ML-For-Beginners/translations/zh/2-Regression/README.md

# 机器学习的回归模型
## 区域专题：北美南瓜价格的回归模型 🎃

在北美，南瓜经常被雕刻成万圣节的恐怖面孔。让我们一起来探索这些迷人的蔬菜吧！

![南瓜灯](../../../translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.zh.jpg)
> 图片由 <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> 拍摄，发布在 <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
  
## 你将学到什么

[![回归简介](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "回归简介视频 - 点击观看！")
> 🎥 点击上面的图片观看本课的快速简介视频

本节课程涵盖了机器学习背景下的各种回归类型。回归模型可以帮助确定变量之间的_关系_。这种类型的模型可以预测长度、温度或年龄等数值，从而在分析数据点时揭示变量之间的关系。

在这一系列课程中，你将发现线性回归和逻辑回归之间的区别，以及何时应该选择其中之一。

[![初学者的机器学习 - 机器学习回归模型简介](https://img.youtube.com/vi/XA3OaoW86R8/0.jpg)](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "初学者的机器学习 - 机器学习回归模型简介")

> 🎥 点击上面的图片观看回归模型简介短视频。

在这一组课程中，你将开始机器学习任务，包括配置 Visual Studio Code 来管理笔记本，这是数据科学家的常用环境。你将了解 Scikit-learn，这是一个机器学习库，并在本章中构建你的第一个模型，重点是回归模型。

> 有一些有用的低代码工具可以帮助你学习如何使用回归模型。试试 [Azure ML 进行此任务](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)

### 课程

1. [行业工具](1-Tools/README.md)
2. [数据管理](2-Data/README.md)
3. [线性和多项式回归](3-Linear/README.md)
4. [逻辑回归](4-Logistic/README.md)

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### 致谢

"ML with regression" 由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 用 ♥️ 编写

♥️ 测验贡献者包括: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) 和 [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)

南瓜数据集由 [Kaggle 上的这个项目](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) 推荐，其数据来源于美国农业部发布的 [特种作物终端市场标准报告](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice)。我们根据品种添加了一些颜色数据以规范分布。这些数据属于公共领域。

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