机器学习中有很多的算法，具体来说包括正则化算法、集成算法、决策树算法、回归、人工神经网络、深度学习、支持向量机、降维算法、聚类算法、基于实例的算法、贝叶斯算法、关联规则学习算法、图模型，我们在学习机器学习中肯定无法避免这些算法的学习。在这篇文章中我们重点给大家介绍一下回归算法和人工神经网络算法的相关知识，希望能够帮助大家更好地理解机器学习。

回归算法是机器学习中一个重要的算法，一般来说，回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时，该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说，回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化，另一个自变量不变时，因变量变化的典型值。最常见的是，回归分析能在给定自变量的条件下估计出因变量的条件期望。其实回归算法是统计学中的主要算法，它已被纳入统计机器学习。回归算法的案例有普通最小二乘回归、线性回归、逻辑回归、逐步回归、多元自适应回归样条、本地散点平滑估计。而回归算法的优点就是直接、快速、知名度高。缺点就是要求严格的假设、需要处理异常值。

人工神经网络也是一个重要的算法，人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。它是一种模式匹配，常被用于回归和分类问题，但拥有庞大的子域，由数百种算法和各类问题的变体组成。人工神经网络的例子有很多，比如说感知器、反向传播、Hopfield 网络、径向基函数网络，而人工神经网络的优点具体有两点，第一就是在语音、语义、视觉、各类游戏（如围棋）的任务中表现极好，第二就是算法可以快速调整，适应新的问题。缺点具体体现在4点，第一就是需要大量数据进行训练，第二就是训练要求很高的硬件配置，第三就是模型处于「黑箱状态」，难以理解内部机制。第四就是元参数（Metaparameter）与网络拓扑选择困难。

关于机器学习算法中的回归算法和人工神经网络算法的案例以及优缺点我们就给大家介绍到这里了，我们在进行了解人工智能学习的时候一定要去了解机器学习，了解机器学习一定要了解这些算法，这些算法都是循序渐进的，而人工神经网络算法和回归算法都是机器学习中常见的算法，我们在学习机器学习中一定不要忽视这些算法的学习。