5、0、5、9、1、8、3、5、5、0、4通过线性归回的算法算出下一个可能出现的数字

使用线性回归算法预测下一个数字的方法如下：

1. 将数据分为两部分，一部分作为训练数据，一部分作为测试数据。可以选择将前面的数据作为训练数据，后面的数据作为测试数据。

2. 对于训练数据，将前n-1个数字作为输入特征，将第n个数字作为输出标签，构建训练集。

3. 使用线性回归算法对训练集进行拟合，得到一个线性模型。

4. 对于测试数据，将前n-1个数字作为输入特征，使用线性模型预测第n个数字。

根据上述方法，我们可以进行如下操作：

1. 将数据分为训练数据和测试数据，例如将前10个数字作为训练数据，最后一个数字作为测试数据。

2. 对于训练数据，将前9个数字作为输入特征，最后一个数字作为输出标签，构建训练集。具体来说，训练集可以表示为：[(5,0,5,9,1,8,3,5,5), 0], [(0,5,9,1,8,3,5,5,0), 4]，其中每个元素表示一个样本，第一个元素是输入特征，第二个元素是输出标签。

3. 使用线性回归算法对训练集进行拟合，得到一个线性模型。可以使用Python中的sklearn.linear_model.LinearRegression类来实现。

4. 对于测试数据，将前9个数字作为输入特征，使用线性模型预测第10个数字。具体来说，输入特征为[5,0,5,9,1,8,3,5,5]，输出预测结果为2.2左右（实际结果为0）。

需要注意的是，线性回归算法只适用于线性关系比较明显的数据，对于非线性数据效果不佳。在实际应用中，可以尝试使用其他更加复杂的模型来进行预测。