7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建

机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型，并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤，包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估，帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。

一、机器学习的算法

在数据科学和人工智能的浪潮中，机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四类问题：分类（Classification）、回归（Regression）、推荐（Recommendation）和排序（Ranking）。以下是每类问题的简要介绍：

1、分类问题

分类问题（Classification）的目标是根据输入特征对数据进行类别划分。目标变量（即标签）通常是离散的类别变量，任务是预测数据属于哪个类别。例如，在医疗诊断中，我们可以基于患者的特征预测其是否患有特定疾病。

分类问题的类型：二分类问题：目标变量只有两个可能的类别。例如，在预测某人是