回归算法的程序代码可以根据不同的算法和应用场景有所不同。以下是几种常见回归算法的Python代码实现：
1. 简单线性回归
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成数据
X = np.linspace（0, 10, num=30）.reshape（-1, 1）
w = np.random.randint（1, 5, size=1）
b = np.random.randint（1, 10, size=1）
y = X * w + b + np.random.randn（30, 1）
绘制数据
plt.scatter（X, y）
正规方程求解
X_b = np.concatenate（[X, np.full（（30, 1）, fill_value=1）], axis=1）
theta_best = np.linalg.inv（X_b.T.dot（X_b））.dot（X_b.T）.dot（y）
print（'一元一次方程真实的斜率和截距是：', w, b）
```
2. 逻辑回归
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成数据
X = np.linspace（-10, 10, num=100）.reshape（-1, 1）
y = 2 * （X > 0） - 1 + 0.1 * np.random.randn（100, 1）
定义sigmoid函数
def sigmoid（z）:
return 1 / （1 + np.exp（-z））
定义损失函数
def loss（h, y）:
return （-y * np.log（h） - （1 - y） * np.log（1 - h））.mean（）
定义梯度
def gradient（h, y）:
return （h - y） * （1 / h） * （1 - h）
随机初始化权重
w = np.random.randn（）
b = np.random.randn（）
训练
learning_rate = 0.1
num_iters = 1000
for i in range（num_iters）:
z = X.dot（w） + b
h = sigmoid（z）
dw = （1 / len（X）） * X.T.dot（h - y）
db = （1 / len（X）） * np.sum（h - y）
w -= learning_rate * dw
b -= learning_rate * db
print（'逻辑回归的权重和截距是：', w, b）
```
3. 弹性网络回归
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
生成数据
X = np.random.rand（100, 1）
y = 2 * X + 1 + 0.1 * np.random.randn（100, 1）
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）
定义模型
model = ElasticNet（alpha=0.1, l1_ratio=0.5）
训练模型
model.fit（X_train, y_train）
预测
y_pred = model.predict（X_test）
评估模型
mse = mean_squared_error（y_test, y_pred）
print（'弹性网络回归的均方误差是：', mse）
```
这些代码示例展示了如何使用Python实现简单线性回归、逻辑回归和弹性网络回归。根据具体的应用场景和数据集，可能需要对代码进行进一步的调整和优化。