1. 线性回归

线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。

由于预测建模主要关注最小化模型的误差，或者以可解释性为代价来做出最准确的预测。 我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法，其中涉及一些统计学知识。

线性回归用一个等式表示，通过找到输入变量的特定权重（B），来描述输入变量（x）与输出变量（y）之间的线性关系。

举例：y = B0 + B1 * x

给定输入x，我们将预测y，线性回归学习算法的目标是找到系数B0和B1的值。

可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘和梯度下降优化的线性代数解。

线性回归已经存在了200多年，并且已经进行了广泛的研究。 如果可能的话，使用这种技术时的一些经验法则是去除非常相似（相关）的变量并从数据中移除噪声。 这是一种快速简单的技术和良好的第一种算法。