请为我生成一篇关于“线性回归”算法的文章。
线性回归是一种常见的机器学习算法，用于预测一个或多个变量之间的线性关系。该算法基于最小化模型的预测值和实际观测值之间的平方误差来确定最佳拟合线。线性回归算法在预测房价、销售量等商业和经济应用中具有广泛的应用。

线性回归算法基于以下假设：变量之间存在线性关系，误差是独立和具有恒定方差的。该算法基于OLS方法（Ordinary Least Squares）来拟合数据和计算回归系数。线性回归模型的目标是最小化残差平方和，即实际观测值和预测值之间的差异。

线性回归的步骤包括数据采集、数据准备、模型训练、模型评估和预测。在数据采集阶段，需要收集需要分析的变量数据。在数据准备阶段，需要进行数据清理，处理缺失值和异常值。在模型训练阶段，需要将数据拆分为训练集和测试集，然后使用训练数据来训练模型。在模型评估阶段，需要使用测试数据来评估模型的准确性。最后，在预测阶段，可以使用训练好的模型来进行预测。

线性回归算法的优点包括易于实现、计算简单和对线性关系的适应性强。然而，它也存在一些限制，例如，对于非线性关系的数据拟合效果较差，并且线性回归模型假设误差是具有常量方差的，而实际情况可能并非如此。

总之，线性回归算法是一种常见的机器学习算法，具有广泛的商业和经济应用。该算法基于最小化模型的预测值和实际观测值之间的平方误差来确定最佳拟合线，可以通过数据采集、数据准备、模型训练、模型评估和预测等步骤来实施。