线性回归是一种常见的机器学习算法，它用于在条件变量之间预测一个连续的目标变量。它通过拟合数据来建立关系来预测未知的结果，通过引入线性函数模型不断优化模型，使得模型更加准确。线性回归通常用来预测事件的结果，例如，价格，股价的变化等。它假设可知变量存在着线性关系，然后通过最小二乘法来估计出回归系数。此外，线性回归还可以用于衡量不同变量之间的关系，以了解变化的因素。