线性回归和人工智能是两种不同的技术，它们在许多方面都有所不同。
首先，线性回归是一种统计学方法，用于预测一个变量（响应变量）与另一个或多个自变量之间的关系。它通过最小化误差的平方和来估计模型参数。线性回归通常用于预测连续值，例如人口增长率、股票价格等。
而人工智能是一种模拟人类智能的技术，它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。人工智能的目标是使计算机能够像人类一样进行推理、学习和解决问题。人工智能可以应用于各个领域，如自动驾驶、语音识别、图像识别、推荐系统等。
其次，线性回归和人工智能在应用领域上也有所不同。线性回归主要用于预测和分析数据，而人工智能则更多地关注于解决实际问题和创造新的价值。例如，人工智能可以通过学习大量数据来识别模式，从而帮助医生诊断疾病；而线性回归则主要用于预测和分析数据，以便于企业做出更好的决策。
此外，线性回归和人工智能在计算复杂度上也有所不同。线性回归通常需要大量的样本数据和计算资源，因为它需要对每个自变量进行回归分析。而人工智能则可以使用更复杂的算法和技术，如神经网络、深度学习等，以实现更高效的计算。
总之，线性回归和人工智能虽然都是统计学方法，但它们在应用领域、目标和计算复杂度等方面存在很大差异。线性回归主要用于预测和分析数据，而人工智能则更多地关注于解决实际问题和创造新的价值。
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