即回归

回归（Regression）是统计学与机器学习领域的核心监督学习算法，旨在建立输入变量（特征）与连续型输出变量（目标）之间的映射函数。其本质并非简单的线性拟合，而是通过优化算法（如梯度下降）寻找参数空间中的最优解，使模型预测值与真实观测值之间的残差平方和（或类似损失函数）最小化。从经典的最小二乘法到现代的神经网络回归，回归算法构成了从线性统计推断到深度特征学习的完整技术谱系，广泛应用于量化金融、工业预测及科学计算中。

在现代计算架构中，回归算法扮演着从数据到洞察的关键桥梁角色。它不仅是数据科学流程的起点，用于探索变量间的依赖关系，也是构建预测性系统的基础组件。随着深度学习的发展，回归的概念已泛化至全连接层、卷积层及Transformer架构的输出头，成为处理回归任务的标准范式。其核心价值在于将复杂的现实世界问题转化为可计算的数学优化问题，支持从简单的线性趋势预测到复杂的非线性时序分析，是构建智能决策系统的基石。