线性回归模型：自变量与因变量关系的建模分析
线性回归是机器学习和统计学领域中一种基础且广泛应用的模型，用于建立自变量和因变量之间关系的回归分析。在研究过程中，我们将导致因变量发生变化的变量称为'自变量'，而由自变量引起的变量则称为'因变量'。当自变量的数量为1时，称为'简单回归'；当自变量的数量大于1时，则称为'多元回归'。因变量的变化是由于自变量的变化而引起的。
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线性回归是机器学习和统计学领域中一种基础且广泛应用的模型，用于建立自变量和因变量之间关系的回归分析。在研究过程中，我们将导致因变量发生变化的变量称为'自变量'，而由自变量引起的变量则称为'因变量'。当自变量的数量为1时，称为'简单回归'；当自变量的数量大于1时，则称为'多元回归'。因变量的变化是由于自变量的变化而引起的。
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