本讲老师主要讲的是关于回归的数学思想，可想而知，机器学习对于数学的功底还是有定性的要求的，如果学弟学妹们看到我的博客要在学习高等数学、线性代数等数学学科上打好基础（对于将来从事于编程开发的小伙伴），提前给你们打好预防针。
回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。今天老师从简单的线性回归到岭回归、LASSO回归，由浅到深，由表及里，一点点的介绍回归的方法，适用于适合的场所。回归就是根据所选的特征值，通过相应的方法，计算出预测的目标值，机器学习的模型应用就是此道理。
高中数学的线性分析那块有最小二乘法等，对于模型测试时出现的偏差，可以采用正则化、主成分回归、偏最小二乘回归等方法，最终实现我们想要的目的。
