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给定4维或更多维的两个点，是否有可能找到直线方程？

对于给定4维或更多维的两个点，可以找到一个超平面方程，但不能找到直线方程。在高维空间中，直线被称为超平面，因为它不再是我们在三维空间中所熟悉的直线。超平面是一个n-1维的子空间，其中n是空间的维数。在这种情况下，我们可以找到一个超平面方程来描述这两个点之间的关系。

超平面方程的一般形式为： a1x1 + a2x2 + a3x3 + ... + anxn + b = 0

其中，a1, a2, a3, ..., an是超平面的法向量的分量，(x1, x2, x3, ..., xn)是超平面上的一个点，b是一个常数。

超平面方程的分类取决于法向量的取值。例如，如果法向量的分量都为零，那么超平面将是一个平行于坐标轴的超平面。如果法向量的分量都为非零常数，那么超平面将是一个斜超平面。

超平面方程在很多领域都有应用，包括数据挖掘、机器学习、模式识别等。在云计算领域，超平面方程可以用于数据分类、聚类和回归分析等任务。

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文／程sir（简书作者）原文：http://www.jianshu.com/p/fcd220697182 一元线性回归可以说是数据分析中非常简单的一个知识点，有一点点统计、分析、建模经验的人都知道这个分析的含义...，定义 R^2=SSR/SST 或 R^2=1-SSE/SST, R^2的取值在0，1之间，越接近1说明拟合程度越好假如所有的点都在回归线上，说明SSE为0，则R^2=1，意味着Y的变化100%由X的变化引起...就如同这两个概念的符号表示一样，在数学上可以证明，相关系数R的平方就是判定系数。变量的显著性检验变量的显著性检验的目的：剔除回归系数中不显著的解释变量（也就是X），使得模型更简洁。...在一元线性模型中，我们只有有一个自变量X，就是要判断X对Y是否有显著性的影响；多元线性回归中，验证每个Xi自身是否真的对Y有显著的影响，不显著的就应该从模型去掉。...，使得模型更简洁。

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