随着科技的迅速发展，人工智能和机器学习已经成为了我们日常生活中的重要组成部分。今天，我们将一起探索深度学习领域的基础概念——线性回归，以及如何从这一基础出发，进一步理解更复杂的序列到序列的回归模型。🔍🔍

首先，让我们回顾一下什么是线性回归。简单来说，线性回归是一种用于预测连续数值输出的统计方法。通过拟合一条直线（或超平面）来描述输入变量与输出变量之间的关系，它能够帮助我们理解和预测数据的变化趋势。📈

接下来，我们将逐步过渡到更为复杂但同样有趣的主题——序列到序列的回归。这种模型特别适用于处理具有时间序列特征的数据，比如天气预报、股票价格预测等。它们不仅考虑了输入数据之间的顺序关系，还能够预测未来的结果。🌊💰

通过学习这些基本概念，我们可以更好地理解深度学习如何应用于解决实际问题，开启一段充满挑战与乐趣的学习之旅。🚀

希望这篇简短的介绍能够激发你对深度学习的兴趣！如果你有任何疑问或想了解更多内容，请随时留言交流。💬