在机器学习中，回归任务是一项极其重要的技术。它是指根据已有数据来预测未知数值的算法。我们在日常生活中可能已经接触过许多回归任务了。比如，预测房价、预测销售额、预测股价等等。

回归任务的目的是建立一个能够有效预测因变量（待预测量）和自变量（预测量）之间关系的模型。我们通常会用最小二乘法来构建回归模型。这种方法通过最小化模型预测值与真实值之间的误差，来实现预测的精度最大化。

在机器学习中，回归任务通常用于处理连续变量。例如，预测某个房屋的价格、预测某个人的收入等等。回归任务常用的方法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归等等。

在实践中，机器学习的回归任务也存在许多挑战。比如，回归任务的数据量可能非常大，数据的维度也可能非常高，这会对模型的训练和预测产生很大的压力。另外，回归任务还存在过拟合、欠拟合、数据正则化等问题，需要我们细心处理。

总的来说，回归任务是机器学习中一项非常重要的技术，对于许多实际问题都有很大的帮助。我们需要了解回归任务的原理和方法，并结合实际情况进行调整和优化，以帮助我们更好地解决实际问题。