大家好！👋 我是喵小喵，今天来和大家分享一下几种常用的回归算法，希望能够帮助大家更好地理解和应用它们。📊

首先，我们来看一下线性回归（Linear Regression）吧。这是一种最基本的回归方法，通过拟合一个线性的方程来预测目标变量。它简单易懂，但是可能无法处理复杂的数据关系。📈

接下来是岭回归（Ridge Regression）。当数据存在多重共线性时，岭回归可以通过引入正则化项来减少模型的过拟合问题。这使得模型更加稳定，适合于特征之间有高度相关性的场景。🧐

再来谈谈Lasso回归（Lasso Regression）。与岭回归类似，Lasso回归也可以解决过拟合问题，但它还具有选择变量的能力。也就是说，它可以将一些不重要的特征系数压缩到零，从而实现特征选择的功能。🌟

最后，我们不能忽略支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）。SVR试图找到一个能够最大化间隔的超平面，同时尽可能少地违反ε-不敏感损失函数。这种方法在处理非线性关系方面表现得非常出色。🌈

以上就是今天关于几种常用回归算法的分享啦！希望大家都能找到适合自己的回归模型，在数据分析的道路上越走越远。🚀

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