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机器学习是我们在学习人工智能编程开发技术的时候都需要掌握的一些编程开发技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，机器学习回归算法类型分享。
机器学习中的回归是一种用于预测连续数值输出的算法。回归问题的目标是根据输入特征来预测一个连续的目标变量。下面介绍几种常见的回归算法：
线性回归(LinearRegression)：线性回归是简单和常用的回归算法之一。它基于线性关系建立一个线性模型，通过小化预测值与实际值之间的差异来拟合数据。
多项式回归(PolynomialRegression)：多项式回归是在线性回归的基础上引入了多项式特征的回归算法。它可以通过添加高次项来拟合非线性关系的数据。
支持向量回归(SupportVectorRegression，SVR)：支持向量回归是一种基于支持向量机的回归算法。它通过在特征空间中找到一个优超平面来拟合数据。
决策树回归(DecisionTreeRegression)：决策树回归是一种基于决策树的回归算法。它将特征空间划分为多个区域，并在每个区域内预测一个常数值。
随机森林回归(RandomForestRegression)：随机森林回归是一种基于随机森林的回归算法。它通过组合多个决策树来进行回归预测。
梯度提升回归(GradientBoostingRegression)：梯度提升回归是一种基于梯度提升算法的回归算法。它通过迭代地训练多个弱回归模型来拟合数据。
这些回归算法在实际应用中具有不同的特点和适用场景。选择合适的回归算法需要考虑数据的特征、问题的复杂度、算法的性能等因素。在实际应用中，还可以通过交叉验证和调参来选择佳的回归模型。
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2025-02-07
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