从一个特征到多个特征多元线性回归就是把一元线性回归推广到多个特征的情形，代价函数和优化逻辑不变。模型从ywxby​wxbyw1x1w2x2⋯wnxnby​w1​x1​w2​x2​⋯wn​xn​b其中 n 是特征数量，x1x2xnx1,x2,…,xnx1x2xn是每个特征的值，w1w2wnw1​w2​wn​是对应的权重，b 依然是偏置。每个权重wjw_jw。

本文介绍了线性回归的基本概念和实现过程。线性回归通过拟合直线y=wx+b来预测数据，其中w为权重，b为偏置。数据集分为训练集、验证集和测试集，避免过拟合。一元线性回归模型通过前向传播计算预测值，使用MSE均方误差作为损失函数来衡量预测误差。MSE具有消除正负误差、强化大误差惩罚和可导性等优点。代价函数J(w,b)是MSE的变体，用于评估整体误差。通过梯度下降优化w和b，使预测值逼近真实值。线性回归