Java中可以使用机器学习库来进行线性回归。下面是一个使用Java进行线性回归的示例代码：

首先，你需要导入所需的库：

import smile.regression.OLS;
import smile.regression.Regression;

import java.util.Arrays;

然后，你可以创建一个简单的线性回归模型并拟合数据：

public class LinearRegressionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 输入的数据
        double[][] x = {{1, 1}, {1, 2}, {1, 3}, {1, 4}, {1, 5}};
        double[] y = {1, 3, 2, 3, 5};

        // 创建一个线性回归模型
        Regression<double[]> regression = OLS.fit(x, y);

        // 进行预测
        double[] newX = {1, 6};
        double newY = regression.predict(newX);

        // 输出预测结果
        System.out.println("预测结果：" + newY);
    }
}

这个代码片段中的 x 是输入特征矩阵，y 是对应的目标值。我们在这里使用了一个简单的二维特征矩阵，其中第一列是常数项（为了使模型能够拟合截距），第二列是自变量。

然后，使用OLS类的fit方法来拟合数据，该方法返回一个线性回归模型对象。最后，可以使用模型的predict方法来进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和参数调整。