线性回归（Linear Regression）是一种用于建模自变量（特征）与因变量（目标）之间线性关系的统计方法，广泛应用于预测连续值任务，如房价预测、销售趋势分析等。其核心思想是通过最小二乘法拟合一条直线（或超平面），使得预测值与实际值之间的误差平方和最小。
Java代码示例：
线性回归数据sample_linear_regression_data的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是residual，用于标识模型预测值与实际值的差异，其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
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