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回归基础重梳理
**线性回归（Linear Regression）**是用来拟合有**线性关系**的数据的其中一种基本方法，旨在根据收集到的自变量（即特征），通过最小化损失函数来获得回归模型的方法。
线性回归的**基本原理**是：機器學習從幾個樣本中學習到數據之間的關係，然後根據學習到的關係來預測新的測試數據的。
线性回归的**主要应用**是预测与评估连续变量的响应变量之间的关系，就是利用回归分析去探索变量间的关联性，以进行数据预测。
以常见的一元线性方程$y = wx + b$为例，$y$是因变量，$x$是自变量，$w$和$b$是模型参数，模型的任务就是求解出在输入$x$时，输出$y$的最佳参数$w$和$b$。求解参数$w$和$b$的过程中，需要使用统计学中的假设检验，可以根据样本数据计算残平方和，利用数学的方法求得最优解。
最小二乘法（Least Square）是线性回归的**优化技术**，它是特别适用于此类问题的一种常用方法。最小二乘法旨在拟合给定数据集，使得残平方和最小化，即使回归模型和观测值之间的异最小化，以评估模型的优劣。
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