数据挖掘算法（四）--线性回归

1、简单线性回归

简单线性回归是一个线性回归模型。一个独立变量和一个因变量，目的是找到的因变量和自变量之间的线性函数，尽可能准确地，预测因变量的值作为自变量的函数。这是常见的做法是：利用最小二乘方法使得残差（数据集的点和拟合线之间的垂直距离）最小化。找到残差最小时的拟合曲线即为我们要找的结果。 简单线性回归是一个线性回归模型。一个独立变量和一个因变量，目的是找到的因变量和自变量