本文深入探讨了线性回归的基本原理，并提供了使用Python进行实现的详细步骤，包括导入库、定义输入特征和目标变量、使用最小二乘法估计模型参数以及提取模型的系数和截距。
线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立输入特征和目标变量之间的线性关系模型。本文将介绍将介绍线性回归算法的基本原理，并提供使用Python实现的将介绍线性回归算法的基本原理，并提供使用Python实现的示例代码。
首先，我们需要导入必要的库：
将介绍线性回归算法的基本原理，并提供使用Python实现的示例代码。
首先，我们需要导入必要的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
将介绍线性回归算法的基本原理，并提供使用Python实现的示例代码。
首先，我们需要导入必要的库：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们定义输入特征和
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