回归（Regression） 概述

我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。

回归 场景

回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。

假如你想要预测兰博基尼跑车的功率大小，可能会这样计算:

HorsePower = 0.0015 * annualSalary - 0.99 * hoursListeningToPublicRadio

这就是所谓的 回归方程(regression equation)，其中的 0.0015 和 -0.99 称作 回归系数（regression weights），求这些回归系数的过程就是回归。一旦有了这些回归系数，再给定输入，做预测就非常容易了。具体的做法是用回归系数乘以输入值，再将结果全部加在一起，就得到了预测值。我们这里所说的，回归系数是一个向量，输入也是向量，这些运算也就是求出二者的内积。

说到回归，一般都是指 线性回归(linear regression)。线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。

阅读全文：http://ml.apachecn.org/mlia/regress/