符号回归（symbolic regression）是一种搜索算法，其目标是到最适合给定数据的数学公式或模型。不像线性回归等传统的回归方法泛指使用预先制定的数学形式，符号回归允许模型形状以数据驱动的方式来确定。
符号回归的一种常见方法是遗传编程，这是一种启发式搜索方法，模拟了自然的进化。遗传编程在搜索过程中使用了类似于遗传算法的操作，例如交叉（crossover）和突变（mutation）。这些操作能够创建出新的候选解，并由此在搜索空间中探索。
这种算法通常用于当我们需要寻具有特定属性或符合特定需求的数学表达式的时候。尽管这种方法可以到非常复杂的模型，但是正因为如此，它也容易过拟合数据。因而，我们常常需要引入一些正则化策略来防止过拟合，例如设定一个模型的最大复杂度，或者使用一些形式的模型选择。
总体上来说，符号回归是一个强大而灵活的方法。虽然通常需要适当的调整以及对搜索空间有一定的理解，但它能够为许多困难的问题制定出创新的解决方案。
>正则化回归算法

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