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什么是单变量线性回归？它在人工智能中是如何使用的？
为什么重要：具体而言，单变量线性回归侧重于使用单个独立变量预测因变量。
来源:人工智能+简介
简介人工智能 (AI) 为各个领域的众多进步铺平了道路。AI 的核心概念之一是机器学习，它包括监督学习、无监督学习和强化学习。每种学习类型都有自己的一套算法。
在这些算法中，线性回归是一种监督学习技术，是机器学习和人工智能中的一个基本概念。它用于对两个变量之间的线性关系进行建模，其中一个变量被视为因变量，另一个变量被视为自变量。具体而言，单变量线性回归侧重于使用单个自变量预测因变量，从而简化建模过程。在本文中，我们将讨论单变量线性回归的概念，它用于根据单个自变量预测因变量。我们还将探讨单变量线性回归在 AI 中的应用方式。
监督学习什么是线性回归？
什么是线性回归？线性回归是一种统计技术，可帮助我们揭示变量之间的关系。 它使我们能够创建一个模型，该模型解释一个变量（称为因变量或响应变量）如何响应另一个变量（称为独立变量或预测变量）的变化而变化。 通过了解这些关系，我们可以做出预测并更好地理解特定数据集内的动态。
线性回归使用线性模型的主要目的是评估联系，使我们能够通过考虑所选模型和相关的预测误差来解释结果变量的变化：
结果 = 模型 + 误差
结果 = 模型 + 误差什么是单变量线性回归？
标题对于单变量线性回归，我们有方程：
Y = θ₀ + θ₁X₁ + ε
Y = θ₀ + θ₁X₁ + ε