回归算法

DFS+回溯+剪枝（深度优先搜索）——搜索算法DFS也就是深度优先搜索，比如二叉树的前，中，后序遍历都属于DFS。其本质是递归，要学好DFS首先需要掌握递归。接下来咱们就一起来学习DFS涉及的算法。

700. 二叉搜索树中的搜索你需要在 BST 中找到节点值等于 val 的节点。返回以该节点为根的子树。如果节点不存在，则返回 null 。

深入详解监督学习之回归与分类算法的全景视图目录一、监督学习的基本概念1. 数据集的组成2. 训练集与测试集3. 模型的训练4. 泛化能力5. 应用领域

終不似少年遊*

美国加州房价数据分析01本数据分析项目目的是分析美国加州房价数据，预测房价中值。环境要求：anconda+jupyter notebook+python3.10.10

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美国加州房价数据分析02承接上文提到的相似度排名，去掉部分无关的特征。为了提高模型训练后的鲁棒性，即防止过拟合，不建议删除关联度最低几项特征，防止‘应试’答题

代码随想录day22 | 回溯算法理论基础 leetcode 77.组合 77.组合加剪枝操作 216.组合总和III 17.电话号码的字母组合回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。在二叉树系列中，我们已经不止一次，提到了回溯回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。所以以下讲解中，回溯函数也就是递归函数，指的都是一个函数。

入门数据结构JAVADS —— 认识 PriorityQueue 与大小根堆目录前言优先队列的概念堆的概念如何手搓MaxHeap类如何创建堆(***核心问题***)如何插入元素如何弹出堆顶元素

单身狗的逆袭之路之开发相亲交友系统在这个充满机遇与挑战的时代，单身人士渴望找到属于自己的幸福。然而，在忙碌的工作与生活中，他们往往难以抽出时间去拓展社交圈。相亲交友系统的出现，无疑是为这些“单身狗”提供了一个逆袭的机会。通过相亲交友系统，用户不仅可以根据自己的喜好和条件筛选出合适的对象，还能通过智能匹配技术找到最适合自己的另一半。下面我们就来看看如何开发这样一个相亲交友系统，并探索它为单身人士带来的无限可能。

相亲交友中的用户画像构建方法探讨随着互联网技术的发展，相亲交友平台成为现代人寻找伴侣的重要渠道之一。在这一过程中，如何精准地为用户推荐合适的对象成为了平台能否成功的关键。本文旨在探讨相亲交友平台中用户画像的构建方法，并分析其对于提高匹配度的重要性（编辑h17711347205）。

Matlab神经网络深度学习

随机森林Random Forest（RF）回归预测-MATLAB代码实现随机森林（Random Forest，RF）是一种机器学习方法，常用于回归预测和分类任务。它通过构建多个决策树，并通过组合它们的预测结果来进行回归预测。下面是使用随机森林进行回归预测的一般步骤：

恋爱相亲交友系统源码原生源码可二次开发APP 小程序 H5，web全适配平台的优势特点营收模式

微信小程序垃圾回收的前景方向在当今这个环保意识日渐增强的时代，如何有效处理日常生活产生的垃圾已成为亟待解决的社会问题。微信小程序凭借其便捷性和广泛的用户基础，在推广垃圾分类与回收方面展现出巨大潜力。作为一款集智能化分类指导、在线预约回收、环保知识普及于一体的微信小程序，它不仅是科技与环保理念相结合的产物，更是未来绿色生活的风向标。

【R语言实战】——多模型预测及评价🍉CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向

追蜻蜓追累了

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现## 一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

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BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现## 一、背景### 1.1 人工神经网络的起源人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）受生物神经网络的启发，模拟大脑神经元之间的连接和信息处理方式。尽管早在1943年就有学者如McCulloch和Pitts提出了数学模型，但人工神经网络真正被广泛研究是在20世纪80年代。

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蚁狮优化算法（ALO）与支持向量机（SVM）结合的预测模型及其Python和MATLAB实现### 一、背景随着大数据时代的到来，各种复杂数据的处理和分析变得至关重要。在众多数据分析方法中，支持向量机（Support Vector Regression, SVR）因其优良的回归性能而受到广泛关注。SVR通过构建一个超平面来拟合数据，使得预测值与真实值之间的误差最小化。然而，SVR模型的性能高度依赖于其超参数的选择，如惩罚系数C和回归ε。这就需要有效的优化算法来自动搜索这些超参数。

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贝叶斯优化算法（Bo）与最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的预测模型（Bo-LSSVM）及其Python和MATLAB实现### 一、背景在机器学习领域，模型的性能往往依赖于其超参数的选择。这些超参数的调优是一个重要而复杂的问题，尤其在复杂模型（如支持向量机）中。当模型的性能依赖于多个超参数时，传统的网格搜索和随机搜索方法可能显得效率低下，且容易陷入局部最优解。为了解决这个问题，贝叶斯优化（Bayesian Optimization）因其高效性和便捷性被广泛应用于超参数优化的场景。

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冠豪猪优化算法（CPO）、卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的预测模型（CPO-CNN-SVM）及其Python和MATLAB实现### 一、背景在现代数据挖掘和机器学习领域，特征选择与模型优化是两个重要的研究方向。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）在图像、视频等多媒体数据处理中的表现优异。然而，传统的CNN模型通常需要大量的标注数据和长时间的训练，且对特征的选择和模型参数的调优敏感。为了更好地提高模型的性能，许多学者探索了结合其他机器学习算法，如支持向量机（SVM），来处理多特征预测任务。

机器学习——逻辑回归（学习笔记）目录一、认识逻辑回归二、二元逻辑回归（LogisticRegression）1. 损失函数2. 正则化

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麻雀搜索算法（SSA）与支持向量机（SVM）结合的预测模型（SSA-SVM）及其Python和MATLAB实现### 引言随着科技的快速发展，锂离子电池被广泛应用于电动汽车、便携式电子设备以及可再生能源存储等领域。有效预测锂离子电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）对于提升电池的使用安全性和经济性具有重要意义。传统的RUL预测方法往往依赖于线性模型，难以处理复杂的非线性关系。因此，采用支持向量回归（SVR）结合麻雀搜索算法（SSA）进行优化，是一种有效的解决方案。