Spark MLlib模型训练—回归算法 Linear regression
线性回归是回归分析中最基础且应用广泛的一种方法。它用于建模目标变量和一个或多个自变量之间的关系。随着大数据时代的到来，使用像 Spark 这样的分布式计算框架进行大规模数据处理和建模变得尤为重要。本文将全面解析 Spark 中的线性回归算法，介绍其原理、参数、Scala 实现、代码解读、结果分析以及实际应用场景。
1. 线性回归的基本原理
线性回归通过拟合一个线性方程来最小化目标变量和预测值之间的误差。其目标是寻找一条直线，使得它与数据点之间的误差最小。线性回归的基本公式如下：
[ y ^ = w 0
