线性回归

回归是估计输入数据和连续值输出数据之间的关系的过程,线性回归是指使用输入变量的线性组合来估计基础函数。 线性回归的目的是提取将输入变量与输出变量相关的基本线性模型。 这旨在使用线性函数使实际输出和预测输出之间的差的平方和最小化。 这种方法称为普通最小二乘法。 你可能会说,有一条弯曲的线条适合这些点更好,但线性回归不允许这样。 线性回归的主要优点是它不复杂。 如果你进入非线性回归,你可能会得到更准确