根据给定的一组数值数据，使用线性回归算法预测一个数值输出（比如房价、股票价格等）。


以下是一些房屋的数据和实际售价：
1. 房屋面积：100平方米
2. 卧室数量：2
3. 浴室数量：1
4. 周边学校数量：3
5. 周边公园数量：1
6. 实际售价：25万美元
使用给定的数据，可以建立一个线性回归模型来预测房屋的价格。通过对已有数据进行训练，可以得到一组参数，然后使用这些参数来对新的数据做出预测。具体实现过程需要使用相关的数据处理和机器学习库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）。