线性回归清晰解释！ 线性回归模型描述了一个因变量（y）与两个或多个自变量（x1，x2 ...）之间的关系。 ❗️为了简单起见，我们讨论单个自变量的线性回归。 数学表示： y=mx+c 其中： - y 是因变量 - x 是自变量 - m 是直线的斜率 - c 是 y 轴截距 成本函数： ❗️目标是找到 m 和 c 的最佳值，以最小化所有数据点的预测值与实际值之间的误差。 这就是成本函数的样子，均方误差： MSE= 1/N∑(yi​−(m*xi​+c))**2 其中： - N 是数据点的数量。 - yi​ 是第 i 个数据点的实际值。 - mxi​+c 是第 i 个数据点的预测值。 ...