几种常见的用于回归问题的机器学习算法

几种常见的用于回归问题的机器学习算法

 当我们要解决任意一种机器学习问题时，都需要选择合适的算法。在机器学习中存在一种“没有免费的午餐”定律，即没有一款机器学习模型可以解决所有问题。不同的机器学习算法表现取决于数据的大小和结构。所以，除非用传统的试错法实验，否则我们没有明确的方法证明某种选择是对的。

 但是，每种机器学习算法都有各自的有缺点，这也能让我们在选择时有所参考。虽然一种算法不能通用，但每个算法都有一些特征，能让人快速选择并调整参数。接下来，我们大致浏览几种常见的用于回归问题的机器学习算法，并根据它们的优点和缺点总结出在什幺情况下可以使用。

 线性和多项式回归

 首先是简单的情况，单一变量的线性回归是用于表示单一输入自变量和因变量之间的关系的模型。多变量线性回归更常见，其中模型是表示多个输入自变量和输出因变量之间的关系。模型保持线性是因为输出是输入变量的线