机器学习算法中，那些属于线性回归算法（相关搜索：机器学习算法）

Question

我想要达到的结果

机器学习算法中，那些属于线性回归算法

Answer 1

针对你的问题，以下是一些常见的线性回归算法：

最小二乘线性回归（Ordinary Least Squares Regression）：通过最小化预测值与真实值之间的平方误差来拟合线性模型。

岭回归（Ridge Regression）：在最小二乘线性回归的基础上引入了L2正则化项，用于解决特征间存在共线性的问题。

Lasso回归（Lasso Regression）：在最小二乘线性回归的基础上引入了L1正则化项，用于优化模型的稀疏性，即可以用于特征选择。

弹性网络回归（Elastic Net Regression）：结合了岭回归和Lasso回归，同时引入了L1和L2正则化项。

除了上述的常见线性回归算法外，还有一些其他的变种和改进算法，比如：

加权最小二乘线性回归（Weighted Least Squares Regression）：根据样本的权重信息调整最小二乘回归的拟合。

多项式回归（Polynomial Regression）：将线性回归模型拓展到多项式的形式，用于适应非线性关系。

以上就是一些常见的线性回归算法。值得一提的是，除了线性回归算法，还存在许多其他的非线性回归算法，比如决策树回归、支持向量回归等。这些算法可以更好地适应非线性关系的拟合。