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。它通过最小化误差平方和来找到最佳拟合线，即最佳直线或曲线。线性回归模型通常包括一个自变量和一个因变量，并且假设这两个变量之间存在线性关系。
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、自然语言处理等子领域。人工智能的目标是使计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如识别图像、语音识别、自动驾驶等。人工智能系统通常使用大量的数据进行训练，以便更好地理解和预测现实世界中的现象。
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建模，例如预测房价、销售额等。而人工智能则广泛应用于各种领域，如医疗诊断、金融分析、游戏开发等。
最后，线性回归和人工智能在计算复杂度上也有所不同。线性回归通常使用简单的数学公式和算法，计算复杂度较低。而人工智能则需要使用复杂的算法和模型，计算复杂度较高。
总之，线性回归和人工智能是两种不同的技术，它们在原理、应用领域和计算复杂度上都有所不同。虽然它们在某些情况下可以相互结合，但它们各自具有独特的优势和局限性。
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