回归算法是一种机器学习算法，用于根据输入数据预测数值。回归算法试图通过对数据拟合数学模型来找到输入变量和输出变量之间的关系。回归的目标是找到输入特征和目标变量之间的数学关系，可用于对新的、看不见的数据进行准确预测。
有许多不同类型的回归算法，包括：
1.线性回归：线性回归是一种简单且广泛使用的算法。它假设自变量和目标变量之间存在线性关系。该算法估计最适合数据的线性方程的系数。方程的形式可以是：y=mx+c，其中y是目标变量，x是输入特征，m是斜率，c是截距。
示例：应用程序包括根据面积和卧室数量等特征预测房价，或根据广告支出估计销售额。
2.逻辑回归：逻辑回归是一种流行的算法，用于二元分类问题，其中目标变量有两种可能的结果（例如，是/否、真/假、0/1）。尽管名字叫逻辑回归，但它是一种分类算法，而不是回归算法。它使用逻辑函数（也称为S型函数）对自变量（输入特征）和二进制目标变量之间的关系进行建模。
示例：根据客户的人口统计信息和购买历史预测客户是否会流失（即停止与公司的业务往来）。
3.多项式回归：多项式回归是线性回归的延伸，其中变量之间的关系使用多项式方程建模。这允许在捕捉输入特征和目标变量之间的非线性关系方面具有更大的灵活性。它包括在线性方程中添加多项式项，如x²或x³。当数据呈现曲线模式时，多项式回归是有用的。
例如：根据温度、湿度和降雨量等因素预测作物产量。
4.岭回归：岭回归是一种正则化技术，用于解决线性回归中的过拟合问题。它在线性回归方程中添加了一个惩罚项，以控制模型的复杂性。这个惩罚项有助于防止系数变得太大，从而降低模型对训练数据的敏感性。当处理高维数据或当输入特征之间存在多重共线性（高相关性）时，岭回归特别有用。
例如：根据每股收益和市盈率等财务指标预测股票价格。
5.拉索回归：拉索回归，类似于岭回归，是一种用于对抗过拟合的正则化技术。它在线性回归方程中添加了一个惩罚项，但在这种情况下，它使用系数的L1范数作为惩罚。拉索回归具有特征选择特性，可以将一些系数驱动为零，有效地执行自动特征选择。这使得它在处理具有许多特征的数据集或寻找最具影响力的变量时非常有用。
示例：根据客户在网站上的浏览和购买历史来预测他们购买产品的可能性。
6.弹性网回归：弹性网回归结合了脊和套索正则化技术。它添加了一个惩罚项，该惩罚项是系数的L1（套索）和L2（脊）范数的线性组合。这种混合方法允许特征选择，同时还提供稳定性并减少多重共线性的影响。当存在许多相关特征时，ElasticNet回归是有用的，其目标是选择相关特征并减轻多重共线性。
例如：根据价格、广告支出和竞争对手活动等因素预测产品需求。
我们为什么要使用回归分析？
回归分析是一种用于检验因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。它用于多种用途，包括：
预测：回归分析可用于根据自变量的值预测因变量的值。例如，如果我们想根据广告支出和市场规模来预测产品的销售额，我们可以使用回归分析来确定这些变量之间的关系，并根据自变量的值来预测销售额。
假设检验：回归分析可以用来检验关于因变量和自变量之间关系的假设。例如，我们可以通过回归分析来测试吸烟与癌症之间是否存在显著关系。
控制变量：回归分析可用于控制可能影响因变量和自变量之间关系的其他变量。例如，如果我们想研究收入和健康之间的关系，我们可能想控制年龄、性别和教育等变量。
预测：回归分析可用于根据历史数据预测未来趋势。例如，我们可以根据过去的销售数据和其他相关变量，使用回归分析来预测产品的需求。
回归分析是机器学习领域一种有用的工具，可以分析和理解变量之间的关系，并根据这种关系做出预测和明智的决策。中培IT学院巡回开展机器学习、深度学习、计算机图像处理及知识图谱应用与核心技术实战课程，除了涉及回归算法机器学习，还深入讨论了深度学习、计算机图像处理和知识图谱等技术知识，并结合实际案例分析和探讨深度学习的应用场景，给深度学习相关从业人员以指导和启迪。
