Matlab/R是一种常用的编程语言和环境，用于数据分析、科学计算和工程应用。在机器学习和统计分析中，线性回归是一种常见的方法，用于建立一个线性模型来预测因变量与自变量之间的关系。

线性回归可以分为分类和连续预测两种类型。分类预测是指将输入数据分为不同的类别或标签，而连续预测则是指根据输入数据预测一个连续的数值。

为什么线性回归中的连续预测是平方的呢？这是因为线性回归模型假设因变量与自变量之间存在一个线性关系，即因变量可以通过自变量的线性组合来预测。在线性回归中，我们使用最小二乘法来拟合数据，即找到一条最佳拟合直线，使得预测值与实际观测值之间的残差平方和最小。

残差是指预测值与实际观测值之间的差异，而残差的平方和则是衡量模型拟合程度的指标。通过最小化残差平方和，我们可以得到最佳拟合直线，使得预测值与实际观测值之间的差异最小化。

因此，在线性回归中，连续预测的平方是为了衡量模型的拟合程度，并通过最小化残差平方和来找到最佳拟合直线。

对于Matlab/R用户，可以使用相关的函数和工具包来进行线性回归分析。例如，在Matlab中，可以使用regress函数进行线性回归分析，而在R中，可以使用lm函数进行线性回归分析。

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