线性回归的目标是:A. 最大化类间方差B. 最小化交叉熵C. 最小化均方误差D. 最大化似然函数

线性回归是一种统计方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。其目标是找到最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的差异最小。这种差异通常通过均方误差（MSE）来衡量，即预测值与实际值之差的平方的平均值。因此，线性回归的目标是通过最小化均方误差来找到最佳拟合直线。