人工智能机器学习主要分为三类：1）分类； 2）回归； 3）聚类。今天，我们将专注于回归模型（RM）。回归不是单一的监督学习技术，而是许多技术所属的整个类别。回归的目的是预测数值目标值，例如预测商品价格，未来几天的PM2.5等。最直接的方法是根据输入为目标值编写一个计算公式，即所谓的回归方程（regressionequaTIon）。在回归方程中找到回归系数的过程是回归。回归是对真实值的近似预测。回归是统计中最强大的算法之一。回归概念：回归是一个数学术语，指的是一种统计分析方法，用于研究一组随机变量（Y1，Y2，＆amp; hellip;，Yi）与另一组变量（X1，X2和＆amp; hellip）之间的关系;，Xk），也称为多元回归分析。其中，X 1，X 2，X k是自变量，而Y 1，Y 2，Y i是因变量。回归模型：回归模型是定量描述统计关系的数学模型。这是一种预测建模技术，用于研究因变量（目标）和自变量（预测变量）之间的关系。该技术通常用于预测分析，时间序列建模以及变量之间因果关系的发现。回归分析：回归模型的重要基础或方法是回归分析。回归分析是一种计算方法和理论，用于研究一个变量（解释性变量）对另一个（某些）变量（解释性变量）的特定依赖性，并且是用于建模和分析数据的重要工具。回归分析使用已知样本来估计未知公式的参数，给出点集D，使用函数拟合该点集，并使点集与拟合函数之间的误差最小。回归分类：在统计中，回归分析是指确定两个或多个变量之间的定量关系的统计分析方法。根据所涉及变量的数量，回归分析分为一元回归分析和多元回归分析。根据因变量的数量，可以分为简单回归分析和多元回归分析。根据自变量和因变量之间的关系类型，可以将其分为线性回归分析和非线性回归分析。常见的回归类型有：线性回归，曲线回归，逻辑回归等。线性回归：如果拟合函数是参数未知的线性函数，即当因变量和自变量具有线性关系时，则称为线性回归。通过大量的培训，可以获得最适合数据的模型。某些算法（例如最小二乘，梯度下降等）和工具（SPSS）可用于更快更好地训练合适的线性回归模型。本质是解决每个特征自变量θ的权重。在训练过程中，必须考虑特征选择，拟合优化等。最终目标是确定每个重量（参数）＆amp; θ或近似实际重量（参数）＆amp; θ通过算法。应该注意的是，线性回归不是指样本的线性，样本可以是非线性的，而是指参数θ的线性。线性回归问题：可能会出现拟合不足，非满秩矩阵问题等。解决方案：要解决拟合不足的问题，可以使用局部加权线性回归（LWLR）。要解决非满秩矩阵的问题，可以使用岭回归（岭回归），套索方法，正向逐步回归等。算法优势：1）一种最易解释的机器学习算法，理解起来非常直观并解释； 2）易于使用，因为它需要最少的调整； 3）运行速度快，效率高； 4）最广泛使用的机器学习技术。非线性回归：如果拟合函数是参数未知的非线性函数，则称为非线性或曲线回归。非线性函数的解通常可分为两类：将非线性转换为线性和无法转换为线性。 1）转换为线性：处理非线性回归的基本方法。通过变量转换，将非线性回归转换为线性回归，然后通过