用损失函数量化 “预测有多差”；用梯度找到 “怎么调权重能变好”；反复迭代，直到模型能精准完成任务。

线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一，核心作用是 “建模变量间的线性关系”，比如用广告投入预测销售额、用学习时长预测考试成绩。它原理简单、可解释性强，是解决回归类问题的 “入门首选”，工作中掌握这一章的核心内容，能应对 80% 的连续值预测场景。

1.在数据库连接编辑设置里的‘’ 选项设置的命令参数框增加。

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