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一种最常见和最广泛使用的机器学习模型是线性回归 。 线性回归是一种非常直观的监督学习算法 ， 顾名思义 ， 它是一种回归技术 。 这意味着当我们有连续值的标签时 ， 例如汽车价格或房间温度 ， 就会使用它 。 此外 ， 正如它的名字所暗示的那样 ， 线性回归寻求的是对线状数据的模糊处理 。 这是什么意思？
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想象一下 ， 你收到了一个由汽车组成的数据集 ， 其中每辆汽车的行驶里程数以及价格 。 在这种情况下 ， 让我们假设您正在尝试训练一个机器学习系统 ， 该系统接收关于每辆车的信息 ， 即行驶里程数及其相关价格 。 这里 ， 对于给定的汽车 ， 行驶里程是输入 ， 价格是输出 。 该数据可以表示为(X ， Y)坐标 。
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