８６　線形回帰

入力から得られる正解と予測の誤差を最小化するような線形の関数を見つけ出して予想を行う機械学習のアルゴリズム。

線形回帰（せんけいかいき、英: linear regression）とは、説明変数（独立変数ともいう）に対して目的変数（従属変数、あるいは反応変数ともいう）が線形またはそれから近い値で表される状態。

線形回帰は統計学における回帰分析の一種であり、非線形回帰と対比される。 また線形回帰のうち、説明変数が1つの場合を単純線形回帰、2つ以上の場合を重回帰と呼ばれる。