如果我们所说的机器学习（ML）指的是任何从数据中学习的程序，那么，是的，回归可以被认为是ML的一部分。但机器学习还有其他几个方面，例如：基于某种性能度量，解决方案是迭代改进的。而对于线性回归，有一个封闭形式的解，即直接公式，通过它可以确定所有参数，并且它不涉及迭代。但回归的参数估计还有其他版本，使用梯度下降法，并涉及多次迭代。这是否意味着这种回归参数估计的迭代版本是被强行纳入机器学习的范畴？还是说这种迭代版本有直接公式所不具备的优势？

回答：

我不会评论回归是否是ML的一部分（我并不清楚你的定义从何而来）。但关于迭代方法的优势，请注意线性回归的封闭形式解如下：

其中X是你的设计矩阵。请注意，矩阵求逆是一个O(n^3)的操作，对于大的n来说是不可行的。这就是使用GD的迭代方法的明显优势。