系列导读：本篇深入机器学习最基础的任务类型——回归。从线性回归的数学原理出发，逐步讲解最小二乘法与梯度下降两种求解方式，再到正则化回归（岭回归/Lasso/ElasticNet）如何解决过拟合问题，最后介绍多项式回归和回归评估指标体系。配合房价预测实战案例，帮你将理论落地为代码。一、回归问题定义与应用场景1.1 什么是回归回归（Regression）是监督学习中最基本的任务类型之一，其目标是建立输入特征与连续值输出之间的映射关系。与分类问题预测离散类别不同，回归问题预测的是连续的实数值——例如根据房屋特征预测房价（单位：万元），根据历史气象数据预测明日气温（单位：摄氏度），根据用户行为预测消费金额（单位：元）。从数学角度，回归问题可以形式化描述为：给定训练集{ (x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \ldots, (x_n, y_n)\}{(/