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基于最小二乘法的线性回归算法，用于实现对数据集的拟合和预测。在构建分类器时，会先根据训练数据集的属性值和类属性值构建出属性值矩阵和类属性值矩阵，然后使用最小二乘法求出线性回归的参数。在分类时，需要将待预测实例的属性值带入计算，并根据求出的线性回归参数计算出预测的类属性值。该算法的优点是计算简单且效果不错，适用于线性可分的数据集。该算法也可以通过对代码进行修改来实现多元回归。
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