最近阅读了《机器学习实战》这本书的第八章，主要围绕回归算法进行深入学习。📚

首先，了解了回归分析的基本概念，这是一种预测数值型结果的强大工具。🎯 在这一章节中，作者详细介绍了线性回归，它是一种最简单的回归方法，通过拟合最佳直线来预测目标值。📈 通过最小化误差的平方和，可以找到最优的模型参数。📐

接着，书中提到了局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression, LWLR），这种方法在处理非线性数据时表现出色。🌈 它通过对每个点赋予不同的权重，使得模型能够更好地适应数据集中的局部模式。💫

此外，岭回归（Ridge Regression）和lasso回归也是本章的重点内容。这两种方法都是为了解决多重共线性问题而设计的，它们通过引入正则化项来限制模型复杂度，从而避免过拟合。💪

最后，我还尝试了一些实际操作，用Python实现了这些算法，并对一些真实数据集进行了预测。🐍 这些实践让我对回归算法有了更深刻的理解。📊

总之，《机器学习实战》这本书提供了丰富的理论知识和实践案例，让读者能够在机器学习领域迈出坚实的一步。🌟

机器学习 回归算法 实战