机器学习回归算法

1. 线性回归（Linear Regression）：最简略的回归算法，假定输入和输出之间存在线性关系。它企图找到一条直线，以最小化猜测值与实践值之间的差异。2. 决策树回归（Decision Tree Regression）：运用决策树来猜测接连值。每个节点代表一个特征，经过切割数据来构成决策树。3. 随机森林回归（Random Forest Regression）：由多个决策树组成的集成学习办法，经过均匀多个决策树的猜测成果来进步准确性。4. 支撑向量回归（Support Vector Regression, SVR）：一种依据支撑向量机的回归算法，经过找到最佳超平面来猜测接连值。5. 神经网络回归（Neural Network Regression）：运用神经网络来猜测接连值，经过调整网络权重来最小化猜测差错。6. K最近邻回归（KNearest Neighbors Regression, KNN Regression）：依据练习数据中与方针数据点最类似的K个点的均匀输出值来猜测方针数据点的输出值。7. 岭回归（Ridge Regression）：一种正则化线性回归办法，经过向丢失函数增加一个正则化项来削减模型复杂度，然后防止过拟合。8. Lasso回归（Lasso Regression）：另一种正则化线性回归办法，经过向丢失函数增加一个L1正则化项来削减模型复杂度，一起具有特征挑选的功用。

这些回归算法能够依据具体问题挑选运用，或许结合多种算法来进步猜测功能。