【机器学习入门第一课｜线性回归，不止是“画一条线”】
它是最基础的机器学习模型，也是理解更复杂算法的起点。
从房价预测到生物统计，线性回归的核心逻辑是：找到一条“最佳拟合直线”，用已知变量去预测未知结果。
1875年，高尔顿用它分析父子身高关系，给出了历史上第一个线性回归表达式。今天，它依然是结构化数据预测的基石。
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