简单线性回归

从数据中进行推断、估计和决策

简单线性回归是统计学通向机器学习的桥梁：它是最简单的预测模型。你假设输入 x 与输出 y 之间的关系是一条直线加随机噪声，然后寻找最匹配的直线。

β₀ 是截距，β₁ 是斜率，ε 是噪声。“最匹配”表示使总平方残差（点与直线之间的竖直间隔）最小的直线，也就是普通最小二乘（OLS）方法。

在图中拖动斜率和截距，观察平方误差和（SSE）如何变化。OLS 线是唯一能让珊瑚色残差棒的总平方长度达到最小的直线。