線性回歸不屬於深度學習模型。
線性回歸的概念：
線性回歸是壹種傳統的統計模型，用於建立壹個輸入特征和輸出變量之間的線性關系。它通過擬合壹個線性方程來預測連續數值型的輸出。
這個方程通常表示為y=wx+b，其中w是權重（系數），x是輸入特征，b是偏置項，y是預測的輸出。線性回歸的目標是最小化實際輸出與預測輸出之間的平方誤差，以找到最佳的權重和偏置。
深度學習模型的概念：
深度學習模型則是壹種基於神經網絡的機器學習方法，其核心思想是通過多層非線性的神經網絡結構來學習數據的表示和特征提取。深度學習模型包括多層感知機（MLP）、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。
這些模型具有許多隱藏層，每個隱藏層都使用非線性激活函數來增加模型的表達能力。深度學習模型能夠從大量數據中學習復雜的特征，並在各種任務上取得出色的表現。
線性回歸的應用：
1、預測和趨勢分析
線性回歸可用於預測和分析變量之間的關系。例如，可以使用歷史銷售數據來建立線性回歸模型，預測未來的銷售額。線性回歸還可用於分析數據的趨勢，了解變量在時間上的變化。
2、經濟學和金融領域
線性回歸在經濟學和金融領域中廣泛應用。它可以用於分析經濟指標之間的關系，如GDP與失業率、通貨膨脹與利率等。此外，線性回歸對於建立金融模型、風險評估和投資組合分析也非常有用。
3、市場營銷和廣告效果評估
線性回歸可以幫助分析市場營銷活動的效果。例如，可以建立回歸模型來研究廣告支出與銷售額之間的關系，從而確定廣告對銷售的影響程度。
4、社會科學研究
線性回歸在社會科學領域中被廣泛應用。它可以用於研究人口統計數據、社會行為和心理學等方面。例如，可以使用線性回歸來分析教育水平與收入之間的關系，或者研究生活滿意度與幸福感的相關性。
5、自然科學和工程領域
線性回歸在自然科學和工程領域中也有應用。它可以用於分析物理實驗數據、環境監測數據以及工程測量數據。通過建立線性回歸模型，可以研究變量之間的相互作用和影響。