机器学习回归是机器学习领域中的一个重要分支，它主要用于预测连续型变量的值。回归算法可以用于各种领域，如金融、医疗、天气预测等，广泛应用于实际生产和生活中。
回归算法是一种有监督学习，它通过训练数据集来建立模型，并利用该模型对新数据进行预测。回归算法的核心思想是寻找自变量与因变量之间的关系，并据此建立预测模型。
常见的回归算法有线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等。其中，线性回归是最常用的一种回归算法，它假设自变量与因变量之间的关系是线性的，通过最小二乘法求解模型参数。
多项式回归则是将自变量的多项式作为预测模型的基础，通过选择最佳多项式阶数来建立模型。岭回归和Lasso回归则是在线性回归的基础上加入了正则化项，用于防止过拟合。
在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的回归算法，并对数据进行预处理、特征选择等操作，以提高模型的预测精度。
总之，机器学习回归是机器学习领域中的一个重要分支，它可以用于各种领域的预测问题。学习回归算法需要掌握相关数学知识和编程技巧，并进行实际应用的实践。
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