正则化的回归分析
回归模型和分类模型
    回归模型和分类模型是机器学习领域中最常用的两种模型。回归模型通常用于预测连续型变量的值，例如股票价格、房价等；而分类模型则用于将实例划分到不同的类别中，例如判定邮件是否为垃圾邮件、将不同的花卉分类等。这两种模型都是通过训练数据集来学习模式，并将这些模式应用到新的数据集中进行预测。 回归模型和分类模型的训练过程类似，都需要选择合适的算法和参数，并进行数据预处理、特征工程等步骤。在应用过程中，回归模型常常使用误差函数来评估模型的预测结果，而分类模型则使用分类准确率等指标来评估模型的性能。此外，两种模型也有一些共同的优化技术，例如正则化、交叉验证等。总之，回归模型和分类模型是机器学习领域中重要的两种模型，它们在实际应用中都具有广泛的应用。

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