机器学习回归算法，线性回归以及神经网络回归是什么 解释

线性回归是一种最简单的回归分析方法，它建立了一个线性函数模型，用于预测因变量和自变量之间的关系。该模型假设因变量和自变量之间存在一个线性关系，即因变量的变化可以被自变量的变化所解释。线性回归模型的训练过程就是通过最小化预测值与实际值之间的差距，来确定模型的参数。

神经网络回归是一种基于神经网络的回归分析方法，它建立了一个包含多层神经元的模型，用于预测因变量和自变量之间的关系。该模型通过不断调整神经元之间的权重和阈值，来逐步优化预测结果。与线性回归相比，神经网络回归可以处理更加复杂的非线性关系，并且对于数据的噪声和异常值具有一定的鲁棒性。

总的来说，线性回归和神经网络回归都是常用的回归分析方法，但是它们的建模方式和预测效果有所不同，需要根据具体问题选择合适的算法。