机器学习算法—回归分析

引言

回归分析（regression analysis）是一种统计学方法，用于研究变量之间的关系，特别是一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。通过回归分析，可以建立数学模型来预测因变量的值，基于给定的自变量取值。
在实际应用中，回归分析有多种类型，如线性回归、多项式回归、逻辑回归等。线性回归是最基本的回归形式，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。通过最小二乘法等方法，可以确定回归方程的系数，从而实现对因变量的预测。
本课程将深入讲解回归分析的原理和方法，通过实际案例帮助学习者掌握如何进行回归分析，以及如何评估回归模型的性能。通过学习回归分析，能够为解决实际问题提供有力的工具。