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線性回歸是一種常見的機器學習方法，用于建立連續數值輸出與一個或多個自變量之間的線性關系模型。線性回歸通常用于預測數值型輸出變量的值，例如房價、股票價格等。
線性回歸的特征包括：
線性關系：線性回歸的基本假設是因變量和自變量之間存在線性關系。即自變量與因變量之間的關系可以用一條直線來描述。
只有一個自變量：單變量線性回歸是指只有一個自變量的線性回歸模型，此時可以使用一條直線來描述因變量和自變量之間的關系。
最小二乘法：線性回歸的目標是尋找最佳擬合直線，最小二乘法是常用的線性回歸模型參數估計方法。
假設檢驗：線性回歸模型通常需要進行假設檢驗，以判斷自變量是否對因變量有顯著影響。
殘差分析：在線性回歸中，誤差是因變量和預測值之間的差異，殘差分析可以幫助評估模型的質量和精度。
可解釋性：線性回歸模型是一種可解釋性很強的模型，可以通過系數來解釋自變量和因變量之間的關系。
總之，線性回歸是一種簡單而常用的機器學習方法，適用于對因變量與一個或多個自變量之間的線性關系進行建模和預測。它具有可解釋性強、計算簡單等特點，但是對于非線性問題，線性回歸模型的預測能力較弱。
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