data_train.txt为训练样本集，其中第一列为输入的样本特征值，第二列为输出标签值，总共190组数据。请利用线性回归方法，根据data_train.txt中数据进行学习，预测附件data_test.txt中10组测试特征的输出值。

非常感谢您的提问。

根据您给出的信息，我们可以使用线性回归模型进行学习，并使用学习到的模型预测测试样本的输出值。以下是具体的步骤：

1. 读取训练样本和测试样本的数据，可以使用Python的pandas库来读取和处理数据：

import pandas as pd

# 读取训练样本和测试样本数据
train_data = pd.read_csv('data_train.txt', header=None, names=['feature', 'label'], sep='\t')
test_data = pd.read_csv('data_test.txt', header=None, names=['feature'], sep='\t')

2. 对训练数据进行拟合，使用sklearn库的线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型并拟合训练数据
model = LinearRegression()
model.fit(train_data['feature'].values.reshape(-1, 1), train_data['label'].values.reshape(-1, 1))

3. 使用训练好的模型对测试数据进行预测：

# 对测试数据进行预测
predictions = model.predict(test_data['feature'].values.reshape(-1, 1))

4. 输出预测结果：

# 输出预测结果
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print('test sample %d prediction: %.2f' % (i+1, prediction[0]))

以上就是使用线性回归模型进行学习和预测的完整代码。需要注意的是，在使用线性回归模型之前需要对数据进行预处理和归一化等操作，以便能够更好地学习和预测。如果您对线性回归模型或预处理方法有任何疑问，可以随时在评论中提出，我会尽力为您解答。