資料內(nèi)容：
一、線(xiàn)性回歸
1、什么是線(xiàn)性回歸？線(xiàn)性回歸模型的基本原理和假設(shè)。
線(xiàn)性回歸是一種廣泛用于統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸分析方法，用于建立自變量（特征）與因變量（目標(biāo)）之間的
線(xiàn)性關(guān)系模型。線(xiàn)性回歸的基本原理是尋找一條直線(xiàn)（或者在多維情況下是一個(gè)超平面），以最佳地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)
據(jù)，使得模型的預(yù)測(cè)與真實(shí)觀測(cè)值之間的誤差最小化。下面我們來(lái)詳細(xì)解釋線(xiàn)性回歸的基本原理和假設(shè)。
簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型：
y ＝ bo ＋ b1 ·
多元線(xiàn)性回歸模型：
y = bo ＋ b1 · 1＋ b2 · 2 ＋ … ＋bp · Cp
其中：
是因變量（需要預(yù)測(cè)的值）。
1
2
… … 是自變量（特征），可以是一個(gè)或多個(gè)。
bo 是截距（模型在自變量都為0時(shí)的預(yù)測(cè)值）。
b1 b2 … bp 是回歸系數(shù)，表示自變量對(duì)因變量的影響程度。
線(xiàn)性回歸的目標(biāo)是找到合適的回歸系數(shù) bo b1 …bp，以最小化模型的預(yù)測(cè)誤差。通常采用最小二乘法來(lái)估計(jì)這
些系數(shù)，即使得觀測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值之間的殘差平方和最小。
線(xiàn)性回歸模型的有效性基于以下一些關(guān)鍵假設(shè)：1 、線(xiàn)性關(guān)系假設(shè)：線(xiàn)性回歸假設(shè)因變量和自變量之間存在線(xiàn)性關(guān)系。這意味著模型試圖用一條直線(xiàn)（或超平面）
來(lái)擬合數(shù)據(jù)，以描述自變量與因變量之間的關(guān)系。
2 、獨(dú)立性假設(shè)：線(xiàn)性回歸假設(shè)每個(gè)觀測(cè)值之間是相互獨(dú)立的。這意味著一個(gè)觀測(cè)值的誤差不受其他觀測(cè)值的影
響。
3 、常數(shù)方差假設(shè)：線(xiàn)性回歸假設(shè)在自變量的每個(gè)取值點(diǎn)上，觀測(cè)值的誤差方差都是常數(shù)。這被稱(chēng)為同方差性或等
方差性。
4 、正態(tài)性假設(shè)：線(xiàn)性回歸假設(shè)觀測(cè)值的誤差服從正態(tài)分布。這意味著在不同自變量取值點(diǎn)上的誤差應(yīng)該接近正態(tài)
分布。
如果這些假設(shè)不滿(mǎn)足，線(xiàn)性回歸模型的結(jié)果可能不可靠。
