线性回归是一种简单而强大的机器学习算法，它通过找到数据中的线性关系来预测数值。本教程将详细介绍线性回归的基本概念、原理和应用。
基本概念
线性回归的目标是找到一个线性模型，使得模型对数据的预测误差最小。线性模型通常表示为：
$$ y = ax + b $$
其中，$y$ 是因变量，$x$ 是自变量，$a$ 是斜率，$b$ 是截距。
原理
线性回归的原理基于最小二乘法。最小二乘法的目标是找到一个线性模型，使得模型对数据的预测误差的平方和最小。
应用
线性回归广泛应用于各个领域，例如：
- 预测房价
- 预测股票价格
- 分析用户行为
- 医疗诊断
实践
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