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本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。基础文章，希望对您有所帮助。欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Pyt

机器学习是近来最受欢迎的技能之一。我们组织了各种技能测试，以便数据科学家可以检查自己的这些关键技能。这些测试包括机器学习，深度学习，时间序列问题和概率。本文将为机器学习技能测试提供解决方案。如果你错过了上述任何一项技能测试，仍然可以通过下面的链接查看问题和答案。

在之前的文章中，对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法，这类算法都是二分类的分类器，但是往往只实际问题中yy不仅仅只有{0,1}{0,1}，当出现一个新的类别y=2y=2时，之前的分类器就不太适用，这里就要介绍一个叫做决策树的新算法，该算法对于多个目标的离散特征往往有比较好的分类效果，用以

之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。

上一章节介绍了支持向量机的生成和求解方式，能够根据训练集依次得出ωω、bb的计算方式，但是如何求解需要用到核函数，将在这一章详细推导实现。

在之前的文章中，包括线性回归和逻辑回归，都是以线性分界线进行分割划分种类的。而本次介绍一种很强的分类器【支持向量机】，它适用于线性和非线性分界线的分类方法。

在上一篇算法中，逻辑回归作为一种二分类的分类器，一般的回归模型也是是判别模型，也就根据特征值来求结果概率。形式化表示为 p(y|x;θ)p(y|x;θ)，在参数 θθ 确定的情况下，

在上一篇算法中，线性回归实际上是 连续型 的结果，即 y∈Ry∈R ，而逻辑回归的 yy 是离散型，只能取两个值 y∈{0,1}y∈{0,1}，这可以用来处理一些分类的问题。

今天我们这里要讲第一个有监督学习算法，他可以用于一个回归任务，这个算法叫做 线性回归