回归是一种常见的机器学习算法，其主要目的是对连续型数据进行建模和预测。回归算法可以分为线性回归和非线性回归算法两大类，其中线性回归包括普通最小二乘法、岭回归、弹性网络回归等几种算法，非线性回归则包括决策树回归、支持向量机回归、神经网络回归等几种算法。下面就各个算法做详细介绍。
线性回归是一种基本的回归算法，它假设样本的输出值与特征之间是线性关系。线性回归的优点在于模型简单，计算速度快，易于理解和实现，适用于样本量较大，特征维数较少的情况下使用。常用的线性回归算法包括以下几种：
(1) 普通最小二乘法（OLS）：普通最小二乘法是最原始的线性回归算法。它的基本思想是最小化实际值与预测值之间的差异，即误差平方和，并求得最优解。该方法具有计算简单、可直接使用的特点，但对异常值比较敏感，易受到数据噪声的影响。
(2) 岭回归（Ridge Regression）：岭回归是一种正则化线性回归算法，它加入了L2正则项来控制参数的平方和大小，使得模型更加稳定。该方法可以有效地解决普通最小二乘法中出现的多重共线性问题，可以防止过拟合，使得模型更加泛化。岭回归适用于特征维数较高的情况下使用。
(3) 弹性网络回归（Elastic Net）：弹性网络回归是一种结合了L1正则化和L2正则化的线性回归算法。它可以解决Lasso回归在变量相关时的不稳定性，并通过调整混合比例来平衡这两种正则化效果。弹性网络回归适用于特征维数较高，且存在多个相关特征的情况下使用。
与线性回归不同，非线性回归假设样本的输出值与特征之间是非线性关系。非线性回归的优点在于能够对复杂的模型进行建模和预测，适用于特征维数较高，且样本的输出值与特征之间存在非线性关系的情况下使用。常用的非线性回归算法包括以下几种：
(1) 决策树回归（Decision Tree Regression）：决策树回归是一种基于树结构的非线性回归算法。它通过从根节点开始逐步分裂样本，直到叶子节点并给出预测结果。决策树回归具有直观、易于解释的特点，并且可以处理连续和离散的特征变量，但容易出现过拟合。
(2) 支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）：支持向量机回归是一种基于核函数的非线性回归算法。它通过将数据映射到高维空间中，使得样本在高维空间中变得更加可分，并通过还原寻找最小边界超平面来进行回归预测。支持向量机回归具有适用于高维空间、具有良好泛化能力和对噪声具有一定的抗干扰能力等优点。
(3) 神经网络回归（Neural Network Regression）：神经网络回归是一种模仿人脑神经元工作方式的非线性回归算法。它通过多层神经元的计算来对样本进行非线性映射，并通过反向传播算法来对模型参数进行优化。神经网络回归具有能够对非线性模型进行建模、全局最优解和抗噪声等优点，但对于模型的选择和调整需要较大的经验和时间成本。
综上所述，回归算法在机器学习中应用广泛，常用算法包括线性回归和非线性回归。在选择回归算法时，需要根据实际情况来选择不同的算法，并对算法进行优化和调整，以获得更好的性能和效果。