线性回归是一种统计方法，用于预测一个变量（通常是连续的）与另一个变量之间的关系。这种方法在许多领域都有应用，包括经济学、生物学、社会科学等。然而，线性回归本身并不直接涉及人工智能（AI）。
然而，线性回归模型可以作为人工智能算法的基础。例如，深度学习中的神经网络模型通常采用线性回归作为其隐藏层的激活函数。此外，一些机器学习算法，如支持向量机（SVM）和决策树，也使用线性回归来建立输入变量和输出变量之间的映射关系。
在实际应用中，线性回归模型可以帮助人工智能系统更好地理解数据之间的关系，从而做出更准确的预测和决策。例如，在图像识别和语音识别等领域，线性回归模型可以用于提取特征并建立输入特征与输出结果之间的关系。
总之，虽然线性回归本身并不直接涉及人工智能，但它可以为人工智能算法提供基础，帮助这些算法更好地理解和处理数据。
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