回归算法是一种统计学习方法，常用于预测和建模任务中。以下是一些常见的回归算法及其应用：

  1. 线性回归 (Linear Regression)：用于建立连续型目标变量与一组自变量之间的线性关系。常用于价格预测、销量预测等。

  2. 逻辑回归 (Logistic Regression)：用于建立二分类或多分类模型。常用于疾病预测、信用评估等。

  3. 支持向量回归 (Support Vector Regression)：基于支持向量机的回归算法，用于建立非线性回归模型。常用于股票价格预测、房价预测等。

  4. 决策树回归 (Decision Tree Regression)：通过决策树来拟合连续目标变量的回归模型。常用于汽车价格预测、学生成绩预测等。

  5. 随机森林回归 (Random Forest Regression)：基于多个决策树组成的集成模型，用于建立非线性回归模型。常用于股票市场预测、房屋价格预测等。

  6. 梯度提升回归 (Gradient Boosting Regression)：迭代式集成学习算法，通过逐步拟合残差来构建回归模型。常用于搜索排序、网页点击率预测等。

  7. 神经网络回归 (Neural Network Regression)：基于人工神经网络的回归算法，用于建立非线性回归模型。常用于图像处理、语音识别等。

  8. K近邻回归 (K-Nearest Neighbors Regression)：基于最近邻算法的回归算法，用于建立非参数的回归模型。常用于房价预测、气温预测等。

  这些回归算法在不同领域和任务上有各种应用，但选择适当的回归算法要根据问题的特征和数据的性质来确定。