回歸算法是試圖采用對(duì)誤差的衡量來(lái)探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。

常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），線性回歸（Linear Regression）,邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

優(yōu)點(diǎn)：直接、快速,知名度高

缺點(diǎn)：要求嚴(yán)格的假設(shè)需要處理異常值