使用给定的一组数据拟合一个线性回归模型，并给出模型参数。


数据集：[(1, 2), (2, 4), (3, 6), (4, 8), (5, 10)]
对于给定的数据集：[(1, 2), (2, 4), (3, 6), (4, 8), (5, 10)]，我们可以通过线性回归来拟合一个直线模型。

线性回归模型的通用形式为：y = b0 + b1x

其中，x 是自变量，y 是因变量， b0 和 b1 是回归系数，b0 是截距，b1 是 x 的回归系数。

对于我们的数据集，x 是第一列，y 是第二列，我们可以首先计算数据的均值。均值可以用来计算回归系数。

处理过程如下：

平均值 of x: (1+2+3+4+5)/5 = 3
平均值 of y: (2+4+6+8+10)/5 = 6

回归系数 b1 的计算： 

    b1 = ∑((xi - x_mean) * (yi - y_mean)) / ∑((xi - x_mean)^2) 

    其中，xi 和 yi 是数据集中第 i 个观察值，x_mean 和 y_mean 是对应的均值。

    b1 = ((1-3)*(2-6)+(2-3)*(4-6)+(3-3)*(6-6)+(4-3)*(8-6)+(5-3)*(10-6)) / ((1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2)

     = 2.0

回归系数 b0 的计算：

    我们可以使用以下公式计算截距 (b0):

    b0 = y_mean - b1 * x_mean
    
    b0 = 6 - 2 * 3 
    
    b0 = 0

因此，拟合直线的方程式为： y = 2*x + 0。