小象学院 机器学习算法精讲

回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。

常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），线性回归（Linear Regression）,逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

优点：直接、快速,知名度高

缺点：要求严格的假设需要处理异常值