线性回归不属于深度学习模型。
线性回归的概念：
线性回归是一种传统的统计模型，用于建立一个输入特征和输出变量之间的线性关系。它通过拟合一个线性方程来预测连续数值型的输出。
这个方程通常表示为y=wx+b，其中w是权重（系数），x是输入特征，b是偏置项，y是预测的输出。线性回归的目标是最小化实际输出与预测输出之间的平方误差，以找到最佳的权重和偏置。
深度学习模型的概念：
深度学习模型则是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层非线性的神经网络结构来学习数据的表示和特征提取。深度学习模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些模型具有许多隐藏层，每个隐藏层都使用非线性激活函数来增加模型的表达能力。深度学习模型能够从大量数据中学习复杂的特征，并在各种任务上取得出色的表现。
线性回归的应用：
1、预测和趋势分析
线性回归可用于预测和分析变量之间的关系。例如，可以使用历史销售数据来建立线性回归模型，预测未来的销售额。线性回归还可用于分析数据的趋势，了解变量在时间上的变化。
2、经济学和金融领域
线性回归在经济学和金融领域中广泛应用。它可以用于分析经济指标之间的关系，如GDP与失业率、通货膨胀与利率等。此外，线性回归对于建立金融模型、风险评估和投资组合分析也非常有用。
3、市场营销和广告效果评估
线性回归可以帮助分析市场营销活动的效果。例如，可以建立回归模型来研究广告支出与销售额之间的关系，从而确定广告对销售的影响程度。
4、社会科学研究
线性回归在社会科学领域中被广泛应用。它可以用于研究人口统计数据、社会行为和心理学等方面。例如，可以使用线性回归来分析教育水平与收入之间的关系，或者研究生活满意度与幸福感的相关性。
5、自然科学和工程领域
线性回归在自然科学和工程领域中也有应用。它可以用于分析物理实验数据、环境监测数据以及工程测量数据。通过建立线性回归模型，可以研究变量之间的相互作用和影响。