线性回归是一种广泛使用的机器学习算法，用于预测数值型输出。以下是一个简单的线性回归教程，帮助您入门线性回归。
线性回归基本概念
线性回归旨在找到输入变量（特征）和输出变量（目标）之间的线性关系。其公式如下：
$$ y = ax + b $$
其中，$y$ 是输出值，$x$ 是输入值，$a$ 是斜率，$b$ 是截距。
线性回归步骤
- 数据收集：收集输入变量和输出变量的数据。
- 数据预处理：对数据进行清洗和转换，例如标准化、归一化等。
- 模型训练：使用训练数据训练线性回归模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
- 模型预测：使用模型对新的数据进行预测。
实践案例
这里可以插入一个线性回归的实践案例，例如使用 Python 的 scikit-learn 库进行线性回归。