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参考：https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/81122926
线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。
事实是有很多种回归形式，每种回归都有其特定的适用场合。在这篇文章中，我将以简单的形式介绍 7 中最常见的回归模型。通过这篇文章，我希望能够帮助大家对回归有更广泛和全面的认识，而不是仅仅知道使用线性回归和逻辑回归来解决实际问题。
本文将主要介绍以下几个方面：
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什么是回归分析？ -
为什么使用回归分析？ -
有哪些回归类型？ -
线性回归（Linear Regression）
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逻辑回归（Logistic Regression） -
多项式回归（Polynomial Regression） -
逐步回归（Stepwise Regression） -
岭回归（Ridge Regression） -
套索回归（Lasso Regression） -
弹性回归（ElasticNet Regression）
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如何选择合适的回归模型？
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