线性回归方程公式(线性回归方程公式详解)

线性回归是一种最为常用的机器学习算法，它可以用于预测数值型数据，能够为其他机器学习算法提供更好的基础。

在线性回归问题中，我们需要找到一条直线来拟合数据。这条直线被称为回归方程，可以被用来预测新数据点的值。线性回归方程的一般形式为：

其中，y是目标变量，x是解释变量，β₀和β₁是回归系数。β₀是截距，表示当x=0时y的值，β₁是斜率，表示y随着x增加而增加的速度。

为了找到最佳的回归系数，我们可以使用最小二乘法。最小二乘法的目的是使预测值与实际值之间的差异最小化。这意味着我们需要找到最小化下面这个方程的回归系数：

其中，y_i是第i个观测值的实际值，f(x_i)是第i个观测值的预测值。

一旦得到回归系数，我们就可以使用回归方程来预测新的观测值，而不用再对数据集进行学习。预测的结果可能并不完全准确，但它们可以为我们提供有用的信息。