一元线性回归入门 📈 —— 自己写简单的回归算法 🤖 一元回归方程的算法
发布时间：2025-02-26 11:32:47来源：
🚀 大家好！今天我们要一起探索一元线性回归的世界。一元线性回归是一种简单而强大的统计方法，用于预测一个因变量与一个自变量之间的关系。在本文中，我们将从零开始编写自己的回归算法，并深入理解其背后的原理。
📈 一元回归方程的形式非常简单：y = ax + b，其中y是因变量，x是自变量，a和b是我们需要求解的参数。通过最小化误差平方和（SSE），我们可以找到最佳拟合直线。接下来，我们将会一步步地实现这个过程。
🤖 在Python中，我们可以使用NumPy库来处理数据，利用梯度下降法来优化参数。首先，我们需要定义损失函数和梯度计算公式，然后迭代更新参数，直到收敛。这将使我们能够理解整个算法的运行机制。
💡 总之，学习如何自己编写回归算法不仅可以帮助我们更好地理解一元线性回归的基本概念，还可以为我们提供宝贵的编程经验。希望这篇文章对你有所帮助！
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