回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習演算法分為分類演算法和回歸演算法兩種，其實就是根據類別標籤分布型別為離散型、連續性而定義的。回歸演算法用於連續型分布**，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候**出乙個數值，這是對分類方法的提公升，因為這樣可以**連續型資料而不僅僅是離散的類別標籤。
回歸分析中，只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多元線性回歸分析。那麼什麼是線性關係和非線性關係？
比如說在房價上，房子的面積和房子的**有著明顯的關係。那麼x=房間大小，y=房價，那麼在座標系中可以看到這些點：
那麼通過一條直線把這個關係描述出來，叫線性關係
如果是一條曲線，那麼叫非線性關係
那麼回歸的目的就是建立乙個回歸方程（函式）用來**目標值，回歸的求解就是求這個回歸方程的回歸係數。
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機器學習8回歸問題
對於之前在分類問題中有邏輯回歸，而對於這個線性回歸以前一般是先講述，將線性回歸的結果通過函式對映到 0，1 區間，再以0.5作為區分形成分類問題。具體的計算方法，在以前的blogs提到過，參考 下面就直接實戰 跟之前一樣，第一步匯入資料。def loaddataset filename numfea...