リソースに制約のある単一のVMで住宅価格予測モデルを実行する必要があります。最も適切な学習アルゴリズムはどれですか？

線形回帰は、住宅価格予測のような連続値の予測に適した、シンプルで計算効率の良いアルゴリズムです。リソースが制約された単一VM環境では、複雑なモデルよりも線形回帰のような軽量なモデルが有利です。ロジスティック分類は二値分類に用いられ、連続値予測には不向きです。リカレントニューラルネットワーク（RNN）やフィードフォワードニューラルネットワーク（FNN）は、より複雑なパターンを学習できますが、線形回帰に比べて計算リソースを多く消費し、データ量も多く必要とするため、リソース制約のあるVMには最適ではありません。