超酷！8个回归机器学习算法全总结！！

已于 2023-12-06 22:29:28 修改
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分类专栏： 通透系列 - 机器学习基础 文章标签： 机器学习 算法 回归
于 2023-12-06 22:21:15 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/coszhuang/article/details/134842607
本文作者cos大壮详尽总结了回归算法，包括线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、逻辑斯蒂回归、决策树回归和随机森林回归。每种回归算法的原理、适用场景和代码示例都有所涉及，是理解回归算法的绝佳资料。

哈喽，我是cos大壮！

关于回归算法的总结，我见到过的有简单的，也有特别详细的。百花齐放，各有优略！

今天总结了关于回归算法的方方面面，涉及到原理的解释、入门代码等等。

总的来说，回归算法是一类用于预测连续数值输出的监督学习算法。

根据输入特征预测一个或多个目标变量。

回归算法有多个分支和变种，每个分支都有其独特的优缺点。

今天要说的有8个部分，大家伙请看~

  • 线性回归
  • 多项式回归
  • 岭回归
  • Lasso回归
  • 弹性网络回归
  • 逻辑斯蒂回归
  • 决策树回归
  • 随机森林回归

大家伙如果觉得还不错！可以点赞、转发安排起来，让更多的朋友看到。

一起来看看吧~

线性回归（Linear Regression）

首先，线性回归（Linear Regression）是一种用于建立连续数值输出与一个或多个输入特征之间关系的监督学习算法。

它假设输出与输入特征之间存在线性关系，即可以用一条直线来拟合数据。

线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线，以最小化预测值与真实值之间的误差。

简单线性回归：
y=mx+b y = mx + b

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