(1)撰写一份word文档,里面包括(常见的回归算法、基于实例的算法具体细节)章节。 (

回归分析是统计学中常用的一种预测和建模技术。常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、岭回归、LASSO回归等。

1. 线性回归：线性回归是最简单也是最常见的回归算法。它基于线性关系的假设，通过拟合一个线性方程来预测因变量。其数学表达形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn，其中Y表示因变量，X1、X2、...、Xn表示自变量，β0、β1、β2、...、βn表示回归系数。

2. 多项式回归：多项式回归基于线性回归的基本思想，但其模型中的自变量是原始特征的高次项。通过增加高次项，多项式回归能够更好地拟合非线性数据。

3. 岭回归：岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归技术。在多重共线性存在的情况下，最小二乘估计的结果可能不稳定，此时可以使用岭回归来稳定模型估计。

4. LASSO回归：LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归也是一种用于处理多重共线性的技术。与岭回归类似，LASSO回归通过对回归系数加上L1范数惩罚项来进行模型选择。

基于实例的算法（Instance-Based）是一种基于实例的学习方法，它不同于传统的基于模型的学习方法。典型的实例-based算法有K最近邻算法（k-nearest neighbors，KNN）。

KNN算法是一种非参数的分类和回归算法。它通过计算待预测样本与已有样本的距离，选取最近的k个样本作为预测结果的参考，利用这k个样本的标签进行预测。KNN算法无需事先训练模型，直接利用已有数据进行预测。它的缺点是计算量大，对于大规模数据集可能会较为耗时。

以上就是常见的回归算法和基于实例的算法的具体细节。这些算法在实际问题中有着广泛的应用，并且可以根据具体情况选择合适的算法进行建模和预测。