随着计算机技术的迅猛发展，机器学习在各行各业中已经成为一个不可或缺的工具 。其中，回归算法是机器学习领域的一个关键组成部分，它被广泛用于预测数值型的输出结果 。本文将重点介绍几种常见的回归算法，包括线性回归、多项式回归、决策树回归以及随机森林回归，并通过案例来解释什么是回归分析 。
【一文带您了解线性回归：多个变量之间的最佳拟合线的算法】回归分析是一种统计学方法，用于建立一个数学模型，以了解一个或多个自变量（独立变量）与一个因变量（依赖变量）之间的关系 。这个关系通常用一个方程来表示，该方程可以用来预测因变量的值 。回归分析的目标是找到最合适的模型，以最好地拟合观测数据点，从而使我们能够进行有效的预测和推断 。
回归分析在现实生活中有许多应用 。以孩子的身高预测为例，我们可以收集大量不同家庭的数据，包括父母的身高和他们孩子的身高 。然后，我们可以使用回归算法来建立一个模型，该模型可以根据父母的身高预测孩子的身高，考虑到遗传因素 。这个模型可以帮助我们更好地理解身高的遗传规律，并在医学或遗传学研究中有重要的应用价值 。
文章插图
回归(Regression)简介回归是一种简单而强大的预测模型，旨在学习输入变量和目标变量之间的关系 。为了简单理解回归，我们回归熟悉简单直线方程(线性回归)：y=ax+b
这个既熟悉又简单的方程：y=ax+b用于在二维坐标系上画一条线 。对这个方程进行分解以了解其每个术语 。
