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让我们从经典的线性回归（Linear Regression ［1］）模型开始这份教程。在这一章里，你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念。
给定一个大小为 n 的数据集 {yi，xi1，…，xid}ni=1，其中 xi1，…，xid是第 i 个样本 d 个属性上的取值，yi 是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标 yi 可以被属性间的线性组合描述，即
例如，在我们将要建模的房价预测问题里，xij 是描述房子 i 的各种属性（比如房间的个数、周围学校和医院的个数、交通状况等），而 yi 是房屋的价格。
初看起来，这个假设实在过于简单了，变量间的真实关系很难是线性的。但由于线性回归模型有形式简单和易于建模分析的优点，它在实际问题中得到了大量的应用。很多经典的统计学习、机器学习书籍［2，3，4］也选择对线性模型独。
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