線性迴歸

什麼是線性回歸？

線性回歸是一種監督式學習算法，其目的是預測一個連續值的輸出。譬如預測一棟房子的價格。

你可以使用線性回歸來建立一個模型，根據房子的面積(特徵)來預測其價格。

y = w1*x + b

其中 y 是預測的輸出值，x 是輸入特徵，w1 是模型的權重，b 是偏差值

線性回歸可以幫助我們找到最佳的直線，來描述面積和價格之間的關係。

在現實世界中，往往有一個以上的特徵會影響輸出值。例如，在預測房價的例子中，除了面積外，地理位置、交通便利性、學校等特徵也會影響房價。

線性回歸可以輕鬆地處理多個特徵的情況。假設我們有 n 個特徵，線性回歸的方程式如下：

y = b + w1x1 + w2x2 + … + wn*xn

其中，y 是預測的輸出值，x1、x2、…、xn 是輸入特徵，w1、w2、…、wn 是模型的權重，b 是偏差值

線性回歸可以幫助我們找到最佳的直線，來描述面積、地理位置和價格之間的關係。

線性回歸是一種簡單而強大的機器學習算法，用來給出特徵值與輸出值之間的關係

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