什么是线性回归？

线性回归是一种统计学习方法，用于预测连续型变量的值。通过训练数据集来拟合一个最佳参数向量，以使模型能够在给定输入时产生合理的输出结果。

线性回归是一种用于预测数值型输出的监督学习算法。它基于输入特征和一个权重参数，通过最小化损失函数来找到最佳拟合直线以使模型对新数据做出准确的预测。 Answer

线性回归是一种用于预测连续值的机器学习算法。它基于一个简单的模型，即一条直线或曲线来拟合数据点之间的关系并进行预测分析。

线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法。它通过拟合一条直线，来找到最佳拟合参数使得损失函数最小化（即最大化正样本和减少负样本）从而进行分类或回归任务。例如：假设我们有一个数据集包含房屋价格的数据，我们可以使用线性回归模型将这些房价与不同的特征组合起来并得到一个结果变量——房子的价格。 Reference

线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法。它基于输入特征和一个权重参数，通过最小化损失函数来训练模型并进行预测。

线性回归是一种统计学方法，用于预测连续值（如房价、股票价格等）。它基于一个简单模型：将输入特征与输出结果之间建立一条直线关系，通过调整这个直线的参数来最小化误差并提高准确率。例如，假设我们想要预测房屋的价格，我们可以收集一些房子的信息作为输入变量比如面积和卧室数量 并且期望得到相应的售价作为目标变量。然后使用这些信息训练出一个线性函数，该函数能够以一种可靠的方式估计每个输入对应的预期价值或成本。 Answer

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续值。它通过将输入特征与输出目标之间的线性关系建模来进行训练和测试数据的拟合过程。

线性回归是一种用于预测连续变量的机器学习算法。它基于一个假设，即输入特征与输出结果之间存在一种简单线性的关系。通过训练模型来找到这种线性函数的关系并进行数据拟合以实现准确的结果预测。2

线性回归是一种机器学习算法，用于建立一个输入变量和输出结果之间的数学模型。它通过分析大量数据来确定最佳的函数形式以预测新的未知值或进行分类任务。