线性回归是机器学习中最基础且常用的算法之一，广泛应用于预测、分析和建模场景。以下是几个典型的应用案例：
1. 房价预测 🏠
通过房屋面积、地理位置、房间数量等特征，预测房价。
2. 销售预测 📊
基于历史销售数据、广告投入、季节因素等变量，预测未来销售额。
3. 物理实验数据分析 🧪
在实验中，通过线性关系拟合数据点，验证理论公式（如牛顿定律）。
4. 营养摄入分析 🥗
分析食物种类与营养成分（如热量、蛋白质）之间的线性关系。
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线性回归是机器学习中最基础且常用的算法之一，广泛应用于预测、分析和建模场景。以下是几个典型的应用案例：
通过房屋面积、地理位置、房间数量等特征，预测房价。
基于历史销售数据、广告投入、季节因素等变量，预测未来销售额。
在实验中，通过线性关系拟合数据点，验证理论公式（如牛顿定律）。
分析食物种类与营养成分（如热量、蛋白质）之间的线性关系。
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