线性回归是一种统计学方法，用于建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系模型，以预测因变量的值。其基本假设是自变量和因变量之间存在线性关系，即因变量可以表示为自变量的线性组合，再加上一个随机误差项。
线性回归模型通常表示为：
根据自变量的数量，线性回归可以分为简单线性回归（只有一个自变量）和多元线性回归（有两个或多个自变量）。
线性回归的目标是通过最小化预测值与实际值之间的误差来找到最佳拟合直线。常用的损失函数是均方误差（MSE），通过最小化该损失函数来优化模型参数。
常见的求解方法包括最小二乘法和梯度下降法。最小二乘法通过求导数并令其为零来求解参数，而梯度下降法则通过迭代更新参数来最小化损失函数。
线性回归广泛应用于各种领域，如房价预测、销售预测、医疗数据分析等。它是一种简单且易于理解的预测工具，适用于处理连续型数据的预测任务
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