回归的基础，R 语言的第八讲，讲得还挺细。常见的线性、多元、非线性回归都讲到了，适合刚接触 R 编程的朋友慢慢啃一啃。

回归在数据建模里真是出场率超高的技能，尤其你做预测类项目，比如收入预测、用户行为，基本都绕不开。一元线性回归算是入门好起步，像lm()函数，调用简单，调试也直观。

讲义里提到不少常见分类方式：一元 vs 多元、简单 vs 多重、线性 vs 非线性，别觉得术语多，其实理解起来不难。比如线性回归，就是你图一画就是条线那种；非线性的，就有点弯弯绕绕了。

推荐几个相关资源哦——想用Matlab试试的，可以看看Matlab 一元线性回归实例，代码不长，但逻辑清晰；R 语言用户别错过一元线性回归那篇，讲得还挺接地气。

如果你用Python，也有现成的线性回归算法实现，像这份代码就挺好上手的。多语言混合参考，对理解会有。

小提醒一下哈，初学者经常卡在变量选择和解释上，多练练、画图辅助理解，效果会更好。如果你是做预测建模的，可以结合非线性回归的人口预测试试看，实战场景更有感觉。