线性回归
线性回归的基本原理
线性回归也被称为最小二乘法，是在回归分析中最简单也是最经典的线性模型。
假设平面上有五个点，而线性回归要做的就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合图中的数据点。但是1000个人有1000种直线的画法，可以横着画、竖着画等等，因此需要有一个评判的标准，来评判哪条直线才是最好的。那么该如何判断呢？只要算一下每个点的实际y值和我找出的直线根据每个点x值预测出来的y值之间的距离的平方差，然后将这些平方差相加，其和相对其他直线而言要最小。如下图：
公式如下：
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