回归算法的理论原理

回归算法是一类用于预测或估计连续值的机器学习算法。其理论原理基于统计学和数学模型，以下是几种常见回归算法的理论原理概述：

1. 线性回归（Linear Regression）

线性回归是一种最简单的回归算法，其目标是找到一条直线，使得这条直线能够尽可能好地拟合数据点。

原理：线性回归假设数据点可以用一条直线表示，即 ( y = ax + b )，其中 ( y ) 是因变量，( x ) 是自变量，( a ) 是斜率，( b ) 是截距。

目标：最小化预测值与实际值之间的误差，即最小化损失函数 ( L(y, hat{y