机器学习中的简单线性回归
原文中文，约4000字，阅读约需10分钟。发表于：。y=XB+E 是什么公式？这是一个线性回归模型的表示式，其中： y 是目标变量（或响应变量）， X 是特征矩阵，包含观察样本的特征值， B 是系数矩阵，包含每个特征对应的系数， E 是误差项，表示模型无法解释的部分。 线性回归模型的目标是通过调整系数矩阵 B，使得模型的预测值与实际观测值之间的误差最小化。通常使用最小二乘法来估计系数。整个模型可以表示为对观测值 y...
线性回归模型y=XB+E表示目标变量与特征矩阵之间的线性关系，是一种监督机器学习算法。它具有可解释性和简单性，是其他模型的基础。线性回归需要满足线性、独立性、同方差性和正态性等条件。可以使用Python实现系数估计和绘制回归线。
