【机器学习理论基础】回归模型定义和分类

定义

回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法,它主要是通过因变量 Y Y Y与影响它的自变量 X i X_i Xi 之间的回归模型,衡量自变量 X i X_i Xi 对因变量 Y Y Y 的影响能力的,进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。

分类

回归分析可以根据不同的分类标准进行分类,主要包括以下几种类型:

机器学习中主流回归算法

在机器学习领域,有许多不同类型的回归算法,每种算法都有其独特的优点和适用场景。主流回归算法主要有如下几种:

  • 线性回归
  • Lasso回归
  • 岭回归
  • 多项式回归
  • 决策树回归
  • 随机森林回归
  • 支持向量机回归
  • k近邻回归
  • 梯度提升回归
  • 神经网络回归

这些主流算法会在后面文章中一一介绍。

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