本文介绍了线性回归模型的基本原理和求解过程。首先解释了线性回归的基本形式,对于单变量和多变量情况分别给出了表达式。接着引入了中心极限定理,说明为何误差服从高斯分布。然后利用极大似然估计方法推导出最小二乘法的原理,并给出了线性回归参数的解析解。最后讨论了引入复杂度惩罚因子的动机,即对参数的先验分布作出高斯假设。