为什么要使用线性回归模型进行预测和分类任务呢？

因为线性回归是一种经典的机器学习算法，可以处理连续型数据。它通过拟合一条直线来描述输入特征与输出结果之间的关系，并以此为基础对新样本的预测或分类做出决策。这种方法简单易懂、计算速度快且容易实现，因此在实际应用中广泛采用。

因为线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一，它可以对数据集中的特征与目标变量之间的关系建立一个数学关系。通过这个数学关系来拟合出一条最佳拟合直线或曲线，从而实现准确地预测或者将样本划分到不同的类别中去。 Answer 为什么要用线性回归模型做预测/分类问题？

因为在很多应用场景中，我们可以利用数据集中的特征来训练一个线性函数。这个函数可以将输入映射到输出值上，从而实现对样本的预测或分类等操作。Conversation

因为在很多情况下，我们可以用一个函数来描述我们想要学习的数据。这个函数通常被称为特征映射（feature map）或 激活函数（activation function）.这些功能可以将输入数据转换为输出结果的数值表示形式，从而方便机器学习算法处理它们并从中提取有用的信息。通过选择适当的参数设置、调整权重等操作后，训练好的神经网络就可以用于对新的样本做准确且可靠地预测了！

因为线性回归是一种广泛使用的机器学习算法，它可以根据输入数据的特征来生成一个函数关系式。通过训练该函数的关系到输出结果之间的关系，我们可以利用已有的数据集学习并对新样本做出准确的预测或分类决策。此外，由于其简单易懂的特点，使得在实际应用中能够快速地构建出有效的解决方案以满足业务需求。

因为在许多情况下，我们希望得到一个连续的数值作为输出。这通常称为回归问题或 目标变量是连续值的问题. 因此，我们可以通过训练一个线性函数来近似这个连续的目标变量（如房价、股票价格等）并对新数据点做出准确的估计.

因为线性回归是一种简单、直观且高效的机器学习算法，适用于许多实际问题。它通过拟合一条直线来近似数据集上的目标函数值（即损失函数）并最小化该误差平方差以实现最优参数估计的方法是求解梯度下降法。

因为线性回归是一种简单而强大的工具，它能够处理大量数据并生成准确的预测结果。此外，该算法具有可解释性和易于理解的特点，这使得我们更容易了解其工作原理以及如何优化它的性能。2

因为线性回归是一种经典的监督学习算法，可以有效地拟合数据集。它通过计算输入特征与输出之间的最佳直线来对新样本的标签或数值值进行估计或者推断。在实际应用中，我们通常会将一个连续变量（如房价、股票价格等）映射到0-1之间或者其他离散类别上以方便处理。此外，由于其具有良好的可解释性和易于实现的特点，也使得线性回归成为机器学习领域中最常用的方法之一。