请根据输入的数据，给出一个最佳的线性回归模型。
一组由(x1, y1),(x2, y2), ... ,(xn, yn) 组成的数据集，均为实数。
可以使用最小二乘法来拟合一个线性回归模型。具体步骤如下：

1. 根据输入的数据绘制散点图，判断是否存在显著的线性关系。
2. 确定自变量和因变量，将数据集表示为 (X, y) 的形式，其中 X 是一个 n×p 的矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征（自变量），y 是一个 n×1 的向量，表示每个样本的因变量。
3. 对 X 进行增广，即在第一列插入一列 1，得到一个 n×(p+1) 的矩阵 X_aug。
4. 计算 X_aug 的伪逆矩阵 X_pinv。
5. 计算回归系数向量 w = X_pinv*y。
6. 得到线性回归模型为 y_hat = X_aug*w。

这样就得到了最佳的线性回归模型。可以用该模型对新的输入进行预测。