线性回归可以通过多种编程语言实现，以下是几种常见的方法：
使用Python和Scikit-learn库
Python是一种流行的编程语言，特别适合数据分析和机器学习任务。Scikit-learn库提供了强大的线性回归模型实现。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
假设的输入数据
x = np.array（[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]）.reshape（-1, 1）
y = np.array（[2.2, 3.9, 5.1, 6.8, 8.0, 9.4, 10.9, 12.2, 13.9, 15.0]）
创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression（）
model.fit（x, y）
获取斜率和截距
slope = model.coef_
intercept = model.intercept_
打印线性回归方程
print（f"线性回归方程： y = {intercept:.2f} + {slope:.2f}x"）
可视化结果
plt.scatter（x, y, color='blue'）
plt.plot（x, model.predict（x）, color='red', linewidth=2）
plt.show（）
```
使用C语言
C语言也可以用来实现线性回归，但代码相对复杂一些。以下是一个简单的C语言实现示例：
```c
include
int main（） {
int n, i；
float x, y, m, c, d；
float sumx = 0, sumxsq = 0, sumy = 0, sumxy = 0；
printf（"Enter the number of values for n: "）；
scanf（"%d", &n）；
for （i = 0； i < n； i++） {
printf（"Enter value of x %d: ", i + 1）；
scanf（"%f", &x）；
printf（"Enter value of y %d: ", i + 1）；
scanf（"%f", &y）；
sumx = sumx + x；
sumxsq = sumxsq + x * x；
sumy = sumy + y；
sumxy = sumxy + x * y；
}
m = （n * sumxy - sumx * sumy） / （n * sumxsq - sumx * sumx）；
c = （sumy - m * sumx） / n；
printf（"Linear Regression Equation: y = %.2f + %.2fx\n", c, m）；
return 0；
}
```
使用PyTorch
PyTorch是一个用于深度学习的框架，也可以用来实现线性回归。以下是一个使用PyTorch的示例：