本书的第二部分由第8章和第9章组成，主要介绍了回归方法。回归是第1-7章的监督学习方法的延续。前面说过，监督学习指的是有目标变量或预测目标的机器学习方法。回归与分类的不同，就在于其目标变量是连续数值型。 第8章介绍了线性回归、局部加权线性回归和收缩方法。第9章则借用了第3章树构建的一些思想并将其应用于回归中，从而得到了树回归。