python机器学习（五）回归算法-线性回归

 

 

一、线性回归的概念

1.1、定义

线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。

优点：
结果易于理解，计算不复杂。

缺点：
对非线性的数据拟合不好。

适用数据类型：
数值型和标称型。

1.2、分类

一元线性回归：
涉及到的变量只有一个。

多元线性回归：
涉及到的变量两个或两个以上。

1.3、公式

 

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其中