提供一个机器学习任务，要求模型训练一个线性回归模型，对给定的数据进行预测。
以下数据集表示不同房屋的价格，房屋的尺寸（平方英尺）和房龄。

         100, 2000, 5

         200, 3000, 8

         300, 2500, 9

         400, 4000, 3
机器学习任务：使用线性回归模型对给定房屋价格、尺寸和房龄数据进行预测。

其中，房屋的价格表示为第一列数据，即100、200、300和400。
房屋的尺寸表示为第二列数据，即2000、3000、2500和4000。
房龄表示为第三列数据，即5、8、9和3。

模型训练步骤如下：
1. 整理数据，将房屋价格作为因变量（y），将房屋尺寸和房龄作为自变量（x1和x2）。
2. 运用平方损失函数，定义模型的成本函数。
3. 使用最小二乘法优化模型，估计模型参数。
4. 使用学习到的模型进行预测，预测其他房屋的价格。