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如何在机器学习中使用线性回归
为什么重要：如何在机器学习中使用线性回归？在统计和机器学习领域，线性回归可能是最著名和最容易理解的算法之一。
来源:人工智能+简介：如何在机器学习中使用线性回归？
简介：如何在机器学习中使用线性回归？在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最著名和最容易理解的算法之一。我们将研究线性回归算法、它的工作原理以及如何在您正在进行的机器学习项目中尽可能高效地使用它。这就是为什么线性回归既属于统计学又属于机器学习的原因。
- 线性回归有很多名称。用于创建线性回归模型的表示和学习算法有很多名称。使用线性回归建模时准备好数据。
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另请阅读：万物互联 – 我们与互联网的关系 另请阅读：万物互联 – 我们与互联网的关系 万物互联 – 我们与互联网的关系什么是线性回归？
什么是线性回归？我们需要先熟悉回归，然后才能理解线性回归。回归是一种基于独立预测因子对目标值进行建模的方法。该方法主要用于预测和确定变量之间的因果关系。通常，回归技术在独立变量的数量以及独立变量和因变量之间的关系类型方面有所不同。
线性回归算法旨在找到 b_0 和 b_1 的最佳值。为了更好地理解线性回归，让我们看看它的用途以及它的概念是什么。