線性迴歸清晰解釋！ 線性迴歸模型描述了一個因變量（y）與兩個或多個自變量（x1，x2 ...）之間的關係。 ❗️為了簡單起見，我們討論單個自變量的線性迴歸。 數學表示： y=mx+c 其中： - y 是因變量 - x 是自變量 - m 是直線的斜率 - c 是 y 軸截距 成本函數： ❗️目標是找到 m 和 c 的最佳值，以最小化所有數據點的預測值與實際值之間的誤差。 這就是成本函數的樣子，均方誤差： MSE= 1/N∑(yi​−(m*xi​+c))**2 其中： - N 是數據點的數量。 - yi​ 是第 i 個數據點的實際值。 - mxi​+c 是第 i 個數據點的預測值。 ...