1. 什么是线性回归
其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测；如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10万……），预测员工的通勤距离（500m，1km，2万里……），预测患肺癌的概率（1%，50%，99%……），我们则需要用回归模型。
聪明的你一定会发现，有时分类问题也可以转化为回归问题，例如刚刚举例的肺癌预测，我们可以用回归模型先预测出患肺癌的概率，然后再给定一个阈值，例如50%，概率值在50%以下的人划为没有肺癌，50%以上则认为患有肺癌。
这种分类型问题的回归算法预测，最常用的就是逻辑回归，后面我们会讲到。
2.一元线性回归
线性回归可以说是用法非常简单、用处非常广泛、含义也非常容易理解的一类算法，作为机器学习的入门算法非常合适。
当我们只用一个x来预测y，就是一元线性回归，也就是在找一个直线来拟合数据。
3. 损失函数
我们先从残差说起。残差说白了就是真实值和预测值间的差值（也可以理解为差距、距离），用公式表示是：
残差平方和，即SSE（Sum of Squares for Error），在机器学习中它是回归问题中最常用的损失函数：
4.最小二乘法
残差平方和的公式是一个二次方程，我们知道一元二次方程差不多长下图这样：
5. 小结
线性回归的定义，是利用最小二乘函数对一个或多个自变量之间关系进行建模的方法。现在我们看这个定义，是不是觉得不难理解了呢？
以上举的例子是一维的例子（x只有一个），如果有两个特征，就是二元线性回归，要拟合的就是二维空间中的一个平面。如果有多个特征，那就是多元线性回归：
最后再提醒一点，做线性回归，不要忘了前提假设是y和x呈线性关系，如果两者不是线性关系，就要选用其他的模型啦。
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