数理统计——线性回归的python实现（Python版本）

文章结构概述

• 引言

  • 一、关键概念

  • • 1.结构
    • 2.回归分析
    • 3.基础线性回归
    • 4.拟合过程
    • 5.多变量线性回归
    • 6.误差函数
    • 7.参数计算

  • 二、单变量线性回归模型的编程实现

  • • 1.基础线性回归程序

  • 三、回归模型的性能评估

  • • 1.MSE
    • 2.RMSE
    • 3.MAE
    • 4.R平方值

  • 四、多变量线性回归模型的编程实现

  • 五、练习题

前言

本节核心内容：理解线性回归模型的构建方式，达成对连续型变量的预测目标。
1、理解线性回归的基本理论；
2、具备运用线性回归方法开展预测的能力；
3、掌握对线性回归模型进行预测操作的技能。

一、重要概念

1.模型

2.回归分析方法与应用

3.简单线性回归模型分析

4.拟合

5.多元线性回归模型构建

6.损失函数设计与优化

用于评估误差，用以检测预测结果与实际值之间的偏差，通常也被称为目标函数或代价函数；

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