回归算法

回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。

回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。那么什么是线性关系和非线性关系？

比如说在房价上，房子的面积和房子的价格有着明显的关系。那么X=房间大小，Y=房价，那么在坐标系中可以看到这些点：

那么通过一条直线把这个关系描述出来，叫线性关系

如果是一条曲线，那么叫非线性关系

那么回归的目的就是建立一个回归方程（函数）用来预测目标值，回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。