线性回归在数据科学和人工智能领域的实践应用【配合“动手学深度学习”补充使用】
内容概要：
本教程详细介绍了线性回归模型的基础知识、原理和实现步骤，旨在为读者提供一个全面的理解和操作指南。内容包括线性回归的定义、主要类型、如何评估模型性能以及如何使用Python进行数据准备和模型训练。我们还将探讨如何解释线性回归模型的结果，以及如何利用这些信息进行有效的数据分析和预测。
适用人群：
初学者和中级数据分析师
统计学家和数学家
软件开发人员和机器学习工程师
业务分析师和市场研究员
教育工作者和学术研究人员
使用场景及目标：
本资源旨在帮助用户：
理解并应用线性回归模型解决实际问题。
提高数据分析、预测建模和量化研究的技能。
在商业决策、市场分析、财务预测和科学研究等领域中实现数据驱动的洞察。
其他说明：
我们鼓励读者实际操作本教程中的代码示例，并通过实践来巩固理论知识。同时，本资源还提供了额外的学习资源和实用工具链接，帮助读者扩展知识范围并探索更多相关主题。通过本教程的学习，您不仅能够掌握线性回归技术，还能够将这些技术应用于多种不同的数据分析和预测场景中。
