[數] 線性模型；線性模式
The code for the linear model is shown below.
下面顯示的就是這個線性模型的代碼。
Predicted values based on linear model object.
預測值基于線性模型對象。
General regression model is a generalization of linear model.
一般回歸模型是通常線性模型的推廣。
They can be used to assess how well your linear model fits the data.
可以用它們來評估線性模型與數據的吻合程度。
The linear model with linear equality constraints is considered.
考慮帶線性等式約束的線性模型。
"Linear model"（線性模型）是統計學和機器學習中的核心概念，指通過輸入變量的線性組合來預測輸出結果的數學模型。以下是詳細解釋：
線性模型假設目标變量（因變量）與一個或多個特征（自變量）之間的關系是線性的，數學表達式為： $$ y = beta_0 + beta_1 x_1 + beta_2 x_2 + dots + beta_p x_p + epsilon $$
如果需要進一步了解參數估計方法（如最小二乘法）或具體案例，可以補充提問！
線性模型是一種用于建立一個或多個自變量和一個因變量之間線性關系的方法。它可以用于預測、回歸分析和數據建模等領域。下面是一些與線性模型相關的例句、用法、解釋、近義詞、反義詞等。
線性模型是一種廣泛應用于各種學科和領域的統計分析方法。它可以用來探索和建模數據中的線性關系，以及預測未來的趨勢和結果。線性模型通常被用于回歸分析、時間序列分析、機器學習等領域。
線性模型是一種通過拟合一條直線或超平面來描述自變量和因變量之間線性關系的方法。它的基本形式為 ：
y = β β1x1 β2x2 ... βpxp ε
其中，y是因變量，x是自變量，β是模型系數，ε是誤差項。線性模型的目标是最小化誤差平方和，找到最佳的模型系數，以最好地拟合數據。
線性回歸、多元線性回歸、廣義線性模型、線性混合效應模型
非線性模型、非參數模型、高維模型
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