线性回归是机器学习中一种非常基础的预测模型，它通过拟合数据点之间的关系来预测连续值。以下是一些关于线性回归的案例，可以帮助您更好地理解这一概念。
案例一：房价预测
在这个案例中，我们使用线性回归来预测房价。以下是我们使用的数据集：
- 房屋面积（平方米）
- 房屋数量
- 房屋年代
- 房屋位置
房价预测数据集
案例二：用户评分预测
在这个案例中，我们使用线性回归来预测用户对电影的评分。以下是我们使用的数据集：
- 用户ID
- 电影ID
- 用户评分
用户评分预测数据集
扩展阅读
想要了解更多关于线性回归的知识，可以访问我们的线性回归教程。
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