线性回归是一种用于建立输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间线性关系的模型。它是统计学和机器学习中最基本和常用的回归方法之一。

　　线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系，并尝试使用一个线性方程来近似这种关系。线性回归的目标是找到最佳拟合直线，以最小化观测值与预测值之间的差异，即使残差平方和最小。

　　线性回归方程的一般形式为：

　　y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + ... + bn * xn

　　其中y是因变量，x1，x2，...，xn是自变量，b0，b1，b2，...，bn是线性回归方程的系数(也称为回归系数)，表示y对应于每个自变量的贡献。b0表示截距，它是在所有自变量等于0时，因变量的预测值。

　　线性回归方程的目标是找到最佳的系数b0，b1，b2，...，bn，使预测值y'尽可能接近真实值y。为了找到这些系数，通常使用最小二乘法来拟合线性回归模型，即通过最小化残差平方和来选择最佳系数。

　　简单线性回归是一种特殊的线性回归，它只涉及一个自变量和一个因变量。其方程形式为：

　　y = b0 + b1 * x

　　其中y是因变量，x是自变量，b0是截距，b1是自变量x的系数，表示y对x的影响程度。