回归算法是机器学习中的一个重要分支，主要用于预测连续值。以下是一些常见的回归算法：

  • 线性回归：线性回归是最简单的回归算法，它假设因变量和自变量之间存在线性关系。
  • 逻辑回归：逻辑回归是一种广义线性模型，用于预测二元结果。
  • 岭回归：岭回归通过添加正则化项来防止过拟合。
  • LASSO回归：LASSO回归通过添加L1正则化项来减少模型的复杂度。
  • 决策树回归：决策树回归通过构建决策树来预测连续值。

线性回归

更多关于回归算法的详细内容，请访问本站回归算法教程。