我想了解机器学习中的回归分析，并给出一个简单的例子，回答需要包含：1）回归分析定义；2）线性回归的一般形式；3）一个现实生活中的应用例子。请问可以介绍一下吗？
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回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，特别是确定一个或多个自变量与因变量之间的关联形式。在机器学习中，回归分析用来预测连续性的输出值，可以说是最基本也是最广泛使用的一类算法。在众多回归模型中，线性回归是最常见的，它模型简单且易于理解。

线性回归的一般形式可以用数学公式表示为：y = a + bx，这里y代表因变量（也就是我们要预测的目标变量），x代表自变量（即影响目标变量的因素），a代表截距，b代表斜率。公式表示了自变量每增加一个单位，因变量平均增加或减少的数值。

一个现实生活中的应用例子是房价预测。比方说，我们想要预测房子的售价（y值），其中面积大小（x1）和房间数量（x2）作为自变量。通过收集多个房子的售价及它们各自的面积大小和房间数量数据，可以训练一个线性回归模型，这样当我们输入一个新的房子的面积大小和房间数量时，就能预测出它的售价。这是利用回归分析解决实际问题的一个典型例子。
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