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