线性回归是一种常见的机器学习方法，用于建立连续数值输出与一个或多个自变量之间的线性关系模型。线性回归通常用于预测数值型输出变量的值，例如房价、股票价格等。

　　线性回归的特征包括：

　　线性关系：线性回归的基本假设是因变量和自变量之间存在线性关系。即自变量与因变量之间的关系可以用一条直线来描述。

　　只有一个自变量：单变量线性回归是指只有一个自变量的线性回归模型，此时可以使用一条直线来描述因变量和自变量之间的关系。

　　最小二乘法：线性回归的目标是寻找最佳拟合直线，最小二乘法是常用的线性回归模型参数估计方法。

　　假设检验：线性回归模型通常需要进行假设检验，以判断自变量是否对因变量有显著影响。

　　残差分析：在线性回归中，误差是因变量和预测值之间的差异，残差分析可以帮助评估模型的质量和精度。

　　可解释性：线性回归模型是一种可解释性很强的模型，可以通过系数来解释自变量和因变量之间的关系。

　　总之，线性回归是一种简单而常用的机器学习方法，适用于对因变量与一个或多个自变量之间的线性关系进行建模和预测。它具有可解释性强、计算简单等特点，但是对于非线性问题，线性回归模型的预测能力较弱。