帮我重新润色下面这段文章：很高兴为您提供一篇中文文章。以下是一篇关于线性回归的简介。

线性回归是一种用于预测一个连续值输出的机器学习算法。在线性回归中，用一个或多个输入变量预测输出变量。这些输入变量被称为自变量，而输出变量被称为因变量。每个自变量都会被加权，这些加权可以通过观察训练数据来确定。当给出一个新的输入数据时，算法会使用这些加权以预测输出变量的值。

线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系。这意味着，当自变量的值发生变化时，因变量的值也会按照一定的规律发生变化。线性回归的目的是寻找一条最佳拟合的直线，以最小化预测值和实际值之间的误差。

在机器学习中，线性回归是最基本的算法之一。它被广泛应用于许多领域，包括金融、医学、天气预报等。
以下是我为您润色后的文章：

很高兴为您提供以下介绍线性回归的文章。线性回归是一种用于预测连续值输出的机器学习算法，其通过一个或多个自变量预测因变量。在预测时，每个自变量都会按照权值进行加权，这些权值通过训练数据确定。当输入新数据时，线性回归算法使用这些权值以预测输出变量的值。

线性回归算法假设自变量和因变量之间存在线性关系，即当自变量的值发生变化时，因变量的值也会按照一定的规律发生变化。其目的是找到一条最佳拟合的直线，以最小化预测值与实际值之间的误差。

在机器学习中，线性回归是最基本的算法之一，被广泛应用于金融、医学、天气预报等领域。