经典回归指的是最常见和广泛应用的回归分析方法，包括线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。它假设因变量与自变量之间存在一个线性函数关系，通过最小化残差平方和来估计回归系数。多元线性回归适用于因变量受多个自变量影响的情况。它通过将线性回归模型的输出转化为概率，然后根据概率进行分类预测。
经典回归指的是最常见和广泛应用的回归分析方法，包括线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
1. 线性回归：线性回归是一种建立自变量与因变量之间线性关系的回归分析方法。它假设因变量与自变量之间存在一个线性函数关系，通过最小化残差平方和来估计回归系数。线性回归适用于因变量是连续的情况。
2. 多元线性回归：多元线性回归是在线性回归的基础上引入多个自变量的回归模型。它可以处理多个自变量对因变量的影响，通过最小二乘法估计回归系数。多元线性回归适用于因变量受多个自变量影响的情况。
3. 逻辑回归：逻辑回归是一种二分类问题的回归方法。它通过将线性回归模型的输出转化为概率，然后根据概率进行分类预测。逻辑回归适用于因变量是二分类变量的情况。
这些经典回归方法在实际应用中都有广泛应用，可以对数据进行拟合、预测和变量选择等操作，是统计学和机器学习中重要的分析工具。