根据输入输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题，输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题，输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。这里对线性回归的原理 算法和代码实现做一个小结。
回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数，回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。
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