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线性回归

最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。在本文中，我将逐步解释线性回归算法。

多元线性回归

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大

多项式回归

在统计学中， 多项式回归是回归分析的一种形式，其中自变量 x 和因变量 y 之间的关系被建模为关于 x 的 n 次多项式。多项式回归拟合x的值与 y 的相应条件均值之间的非线性关系，表示为 E(y|x)，并且已被用于描述非线性现象，例如组织的生长速率[1]、湖中碳同位素的分布[2]以及沉积物和流行病的发展[3]。虽然多项式回归是拟合数据的非线性模型，但作为统计估计问题，它是线性的。在某种意义上，回归函数 E(y|x) 在从数据估计到的未知参数中是线性的。因此，多项式回归被认为是多元线性回归的特例。