線形回帰
線形回帰は、予測された出力値と実際の出力値との間の矛盾を最小限に抑える直線または曲面に適合します
データ分布から関数を導き出すには、通常、最も近そうな関数（基底関数）を選んで、係数を調節して当てはめる方法が取られます
https://gyazo.com/87ec2ac0e439e63be63c1cfa232f0fb4
(画像) 回帰_Regression(Vol.13),
https://products.sint.co.jp/aisia/blog/vol1-13
(参照 2019-12-08)
最小二乗法が使用される
参考文献
線形回帰について - 日本 | IBM,
https://www.ibm.com/jp-ja/analytics/learn/linear-regression
(参照 2019-12-08)
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