线性回归是机器学习中的一项基础工作。简单来说，它通过寻找最能够代表数据趋势的一条直线，从而做到对数据进行拟合分析的目的。通常来说，需要对数据建立线性方程，这就是线性回归方程。
一个经典的线性回归方程如下：
y = kx b
其中，y、x 分别表示自变量和因变量，k、b 分别表示斜率和截距。
接下来，我们来推导一下线性回归方程的求解流程。
首先，我们需要计算出斜率。根据最小二乘法，可以得出斜率 k 的计算公式如下：
k = ∑[(xi - x)(yi - y)] / ∑(xi - x)²
其中，x 平均数为 x，y 平均数为 y，xi 和 yi 分别是数据集中的各个自变量和因变量值。一旦我们得出了斜率，就可以用截距公式查找截距值 b：
b = y - kx
这个时候，线性回归方程就可以通过斜率和截距求出：y = kx b。
最后我们来看一个简单的数据集的例子:
| x | y |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |
| 5 | 6 |
| 7 | 8 |
按上述公式计算得到斜率 k 的值为 1，截距 b 的值为 1。因此，此数据集的线性回归方程为 y = x 1。
