如何求线性回归方程公式

线性回归是机器学习中的一个重要概念，在实际中应用广泛，比如预测销售量、股票价格、房价等。那么当我们有了数据之后，如何通过线性回归算法求得模型的系数和截距呢？这就需要运用到线性回归方程公式了。

线性回归方程公式长这样：y = b₀ b₁x₁ b₂x₂ ... b_nx_n

在这个式子中，y是我们要预测的结果，b₀是截距项，x₁到x_n是自变量，b₁到b_n是自变量的系数。需要注意的是，这个模型中的自变量必须是线性的。

现在有了线性回归方程公式，我们接下来的工作就是通过最小二乘法求得系数和截距了。最小二乘法是求解最小化误差平方和的方法，也就是找到一条直线，使得所有样本到这条直线的距离平方和最小。在得出系数和截距以后，就可以用此模型进行预测了。

以上就是线性回归方程公式的求解步骤了。希望本文可以对您有所帮助。