正则化最小二乘问题回归问题通常涉及预测一个连续值，而不是分类问题中的离散类别。以下是一些常用于回归问题的算法：
1.线性回归是一种用于建立自变量（特征）与连续型因变量之间线性关系的统计模型。在线性回归中，通过拟合一个线性函数来描述自变量和因变量之间的关系。
2. 岭回归（Ridge Regression）：这是一种处理共线性数据的技术，通过在损失函数中添加一个L2正则化项来防止过拟合。
3.  RC工具箱重磅更新，V5版本来袭，来看看更新了哪些内容吧~，除了V4版本的工具箱能实现的大概五万多种回归组合算法以及三万多组分类组合算法，还能在回归的基础上一键区间预测，可以组合出十几万种区间预测方法，提供对比函数，轻松对比各种区间预测算法效果！
4. 多项式回归（Polynomial Regression）：当数据的关系不是线性的时候，可以使用多项式回归。它通过在回归方程中添加更高阶的项来捕获数据的非线性关系。
5. 岭回归的核心原理是在普通最小二乘法的基础上引入了一个额外的惩罚项，即正则化项（regularization term）。这个正则化项控制模型系数的大小，使得模型对共线性更加稳健。
岭回归的优化目标是最小化残差平方和与正则化项的和。
6. 随机森林回归（Random Forest Regression）：这是一种基于决策树的集成方法，它通过构建多个决策树并取它们的平均值来减少过拟合和提高预测精度。
7.可以处理多重共线性问题，提高模型的稳定性和泛化能力；
相对于普通最小二乘法，可以得到更可靠的系数估计；
对于数据量较小、特征较多的情况，效果更为明显。
选择哪种算法取决于具体问题的性质、数据的特征以及可用的计算资源。

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