回归

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Matlab/Simulink：搭建多元系统模型的奇妙世界Matlab/Simulink建模仿真光储系统、永磁同步发电机、抽水蓄能、光伏发电、pemfc、锂离子电池、电解槽系统、逆变器、fuzzy模糊控制、柴油机、小车倒立摆模型、三轮车悬挂模型、飞轮储能、高压输电、直扩通信系统、汽轮机、多模块耦合互补发电等系统构建本人亲自建模，保真保售后想要的话点击“加好友”加好友我吧

机器学习之心

WOA-RBF多变量回归预测优化宽度+中心值+连接权值（多输入单输出）Matlab代码这是一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化径向基函数（RBF）神经网络的回归预测模型代码。数据准备：模型参数初始化：

机器学习之心HML

TCN-BiLSTM回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出，MATLAB代码MATLAB代码实现了一个TCN-BiLSTM混合神经网络模型，用于多输出回归预测任务，并集成了SHAP特征重要性分析和新数据预测功能。以下是详细分析：

线性回归+实例线性回归是统计学和机器学习中最基础的回归分析方法，核心目标是构建自变量（特征）与连续型因变量（标签）之间的线性关系模型，通过拟合最优直线 / 超平面，实现对连续值的预测。以下是从核心定义到应用要点的全维度梳理：

线性回归与KNN算法的核心原理及实践应用机器学习是人工智能的重要分支，通过对大量数据的学习和训练，让计算机具备预测和决策能力。数据量越大，最终训练结果越准确，针对不同的数据类型需要选择不同的数学模型。

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机器学习——因果推断方法的DeepIV和因果森林双重机器学习（CausalForestDML）示例DeepIV 是什么？DeepIV（Deep Instrumental Variables）是一种用于因果推断的计量经济学和机器学习方法。它的核心目标是在存在**内生性（Endogeneity）**问题时，估计处理（Treatment）对结果（Outcome）的因果效应。

Softmax回归：原理、实现与多分类问题的基石本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

山土成旧客

机器学习打卡DAY18 | 回归问题全解析：模型对比、置信区间与Bootstrap实战本次打卡正式进入回归问题核心篇章（核心目标：预测连续数值，如房价、气温、混凝土抗压强度），围绕四大核心展开：

闻缺陷则喜何志丹

【超音速专利 CN116777899A】基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台本发明公开了一种基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台，本发明通过方法获取与工业图像关键点相对应的图像数据，并结合特征提取网络，实时生成与工业图像关键点相对应的特征图；通过卷积处理实时压缩所述特征图的特征信息，其中，所述卷积为1×1卷积；构建回归模型，并结合回归模型，实时生成与工业图像关键点相对应的检测数据，以及与所述方法相应的系统、平台以及存储介质；可以保留特征的全局空间信息，提高关键点预测的空间泛化性和稳定性。而且会可以实现关键点回归模型添加每个点的可见性功能。

《统计学习方法》第6章——逻辑斯谛回归与最大熵模型（上）【学习笔记】学习机器学习的过程中，我逐渐意识到：如果只有代码，而没有理论，就很难真正理解模型在做什么如果只有概念，而缺少一个系统框架，又难以把知识串成体系

数据科学小丫

算法：线性回归模型的概念：经验天气预报，根据过去数十年天气的特征，对应的天气，建立出模型。然后把新的特征（乌云，风，降温，7月）放模型当中，来预测未来的天气（60%的概率两个小时内有雨）。

能源系统预测和优化研究

【原创代码改进】基于贝叶斯优化的PatchTST综合能源负荷多变量时间序列预测程序名称：基于Bayes-PatchTST的综合能源负荷多变量时间序列预测实现平台：python—Jupyter Notebook

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EIOU (Efficient IoU): 高效边界框回归损失的解析1.1 损失函数演进全景图1.2 关键问题识别现有方法存在的主要问题：1.CIOU的宽高比耦合问题：宽高比项耦合在一起，优化困难

Day 27 pipeline 管道@浙大疏锦行Pipeline（管道）是 sklearn 中核心的工作流自动化工具，核心目标是将「数据预处理→特征工程→模型训练→评估」等多个步骤串联成一个可复用、可维护的流程，避免数据泄露、简化代码逻辑、提升开发效率。

详解机器学习经典模型(原理及应用)——岭回归岭回归（Ridge Regression），也称为Tikhonov正则化（Tikhonov Regularization），是一种专门用于处理多重共线性（特征之间高度相关）问题的线性回归改进算法，显然它是一个回归模型。在多重共线性的情况下，数据矩阵可能不是满秩的，这意味着矩阵不可逆，因此不能直接使用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）来估计模型参数。岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项（惩罚项）来解决这个问题。

roman_日积跬步-终至千里

【模式识别与机器学习（3）】主要算法与技术（中篇：概率统计与回归方法）之贝叶斯方法（Bayesian）关键词：利用已知判断未知，并能给出概率；先验概率、似然概率、后验概率、条件概率、贝叶斯公式贝叶斯（Reverend Thomas Bayes, 1702-1763）是英国数学家，1763年发表《论机会学说问题的求解》，提出了著名的"贝叶斯定理（或贝叶斯公式）"和一种归纳推理方法。

机器学习之心

GS-RF网格搜索优化随机森林回归+SHAP分析+交叉验证+特征依赖图，MATLAB代码实现基于随机森林回归模型（Random Forest Regression）的预测建模与参数优化流程，包括：

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【模式识别与机器学习（5）】主要算法与技术（中篇：概率统计与回归方法）之逻辑回归（Logistic Regression）关键词：逻辑函数、sigmoid函数、非线性转换、概率输出问题：线性回归预测的是连续值（如房价、温度），但分类问题需要预测离散的类别（如"是/否"、“猫/狗”）。

大数据魔法师

分类与回归算法（六）- 随机森林作为集成学习中并行式集成（Bagging）的经典代表，随机森林（Random Forest, RF）以其简单易用、泛化能力强、鲁棒性高等优势，成为工业界和学术界最常用的机器学习算法之一。它在决策树的基础上引入了“随机采样”和“特征随机选择”双重机制，有效解决了单一决策树过拟合、稳定性差的问题。本文将从随机森林的核心定义、底层原理、构建步骤、关键特性及适用场景等维度，深入解析其相关理论，为后续实践应用奠定基础。

从矩阵相关到矩阵回归：曼特尔检验与 MRQAP在表征相似性分析中，我们关心的不是单个被试的数值，而是成对个体之间的相似性：谁更像谁、这种相似性能否由行为或协变量解释，以及这种关系在统计上是否稳健。曼特尔检验（Mantel test）与其进阶版 MRQAP 提供了两条互补路径：前者用节点标签同步置换做矩阵相关的显著性检验，后者把问题放进回归框架，在控制协变量的同时检验独立效应；而二元组混合线性模型（dyadic LME）则进一步用显式层级建模刻画“同一被试出现在多条边上”的依赖结构，提供可解释的效应量与置信区间。本文聚焦前两者的介绍。