线性回归是一种用于预测数值结果的统计方法。在Python机器学习领域，线性回归是一种非常基础且常用的算法。
线性回归原理
线性回归的目标是找到一组参数（系数），使得这些参数与输入特征之间的关系尽可能符合实际数据。
线性回归模型
线性回归模型可以表示为：
[ y = w_0 + w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ... + w_n \times x_n ]
其中，( y ) 是预测值，( x_1, x_2, ..., x_n ) 是输入特征，( w_0, w_1, ..., w_n ) 是模型的参数。
Python中实现线性回归
在Python中，可以使用scikit-learn库来实现线性回归。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
扩展阅读
更多关于线性回归的内容，您可以阅读《Python机器学习基础教程》。