线性回归：解释与应用 - 机器学习基础

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测因变量与一个或多个自变量之间的关系。它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并试图通过拟合最佳的线性函数来进行预测。

线性回归的目标是找到一条直线（在一维情况下）或一个超平面（在多维情况下），使得预测值与真实值之间的误差最小化。这种误差通常使用最小二乘法来计算，即通过最小化预测值与真实值之间的平方差来寻找最佳拟合线。

线性回归可以应用于许多领域，例如经济学、统计学和工程学。它可以用于分析变量之间的关系、预测未来趋势以及理解因果关系。线性回归的优点之一是其简单性和解释性，但也有一些限制，例如对于非线性关系的建模能力较弱。

希望这个简单的回答能够帮助您理解线性回归的基本概念。如需更详细或具体的信息，请随时告诉我。