回归

图像自回归生成(Auto-regressive image generation)实战学习（四）相关项目下载链接本节内容详细解析基于二进制球面量化（BSQ, Binary Spherical Quantization）的 Patch 级自编码器代码bsq.py，该代码是在基础 Patch 自编码器ae.py之上扩展，核心目标是将连续的图像特征量化为离散整数 Token，同时保留图像重构能力，为后续自回归模型训练打下基础。具体流程如下：

机器学习-线性回归学习目标：1.理解线性回归是什么？2.知道一元线性回归和多元线性回归的区别3.知道线性回归的应用场景假若有了身高和体重数据，来了播仔的身高，你能预测播仔体重吗?

突破物理极限：利用多元回归算法重构激光三角位移传感器的亚微米级线性度在工业4.0与智能制造的浪潮下，非接触式精密测量已成为半导体检测、3C电子组装及新能源电池生产的核心环节。传统的激光三角位移传感器虽然具备高速度优势，但在面对非线性误差、复杂材质反射率变化及温度漂移时，往往难以达到亚微米（Sub-micron）级的极致精度。

机器学习知识点梳理(回归模型、分类模型、聚类模型、评估方法)-思维导图• 回归模型：线性回归、决策树、SVM（可以，效果差） • 分类模型：逻辑回归、决策树、SVM、朴素贝叶斯（只能分类） • 聚类模型：kmeans（基于原型）、DBSCAN（基于密度）、凝聚层次（基于层次） • 评估方法： ◦ 回归问题：R2（综合指标）、均方误差（损失函数） ◦ 分类问题：查准率（评估误检）、召回率（评估漏检）、F1（综合评估前两者） ◦ 聚类问题：轮廓系数

机器学习知识点梳理(回归模型、分类模型、聚类模型、评估方法)• 回归模型：线性回归、决策树、SVM（可以，效果差） • 分类模型：逻辑回归、决策树、SVM、朴素贝叶斯（只能分类） • 聚类模型：kmeans（基于原型）、DBSCAN（基于密度）、凝聚层次（基于层次） • 评估方法： ◦ 回归问题：R2（综合指标）、均方误差（损失函数） ◦ 分类问题：查准率（评估误检）、召回率（评估漏检）、F1（综合评估前两者） ◦ 聚类问题：轮廓系数

深度学习实战训练营

结合 Swin Transformer 与 LSTM 的残差自回归模型，用于高精度光学波前时序预测与相位重建本文来源：k学长的深度学习宝库，点击查看源码&详细教程。深度学习，从入门到进阶，你想要的，都在这里。包含学习专栏、视频课程、论文源码、实战项目、云盘资源等。

基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法。这两种方法分别针对分类和回归问题，在各自的领域都有很好的表现。

大佬，救命！！！

算子矩阵相关冒烟、功能、回归、性能的不同阶段测试点目标:验证最基础功能是否能跑通，确保版本“不崩”，可进入后续测试。原则:快、准、少 —— 5~10个用例，10分钟内完成。

用回归分析为短剧APP“号脉”：我们如何找到留存的关键驱动力与产品迭代优先级？我们团队负责一款短剧APP的研发、维护工作，会有经常性的版本更新。是否大家都会遇到同样的困惑？如果没有数据来驱动决策，这些问题都将是难题，各部门会为了自己的需求被优先安排而强力争取。因为没有不能预先评判工作效果，事后效果往往也不一定好，更不利于各部门友好相处。作为产品技术同事，也疲于奔命，而难以产生良好产品效果。

岭回归（Ridge Regression）辨析关键词：L2 正则、病态矩阵、偏差–方差权衡、共线性、凸优化、闭式解普通最小二乘（OLS）目标： β^OLS=arg⁡min⁡β∥y−Xβ∥22 \hat{\beta}_{\text{OLS}} = \arg\min_{\beta} \|\mathbf{y} - \mathbf{X}\beta\|_2^2 β^OLS=argβmin∥y−Xβ∥22 当设计矩阵 XTX\mathbf{X}^T\mathbf{X}XTX 接近奇异（共线性、高维小样本）时，解的方差爆炸，预测不稳定。岭回归在损失函数里加上 L2

人工智能基础与应用 - 数据处理、建模与预测流程 7 基础模型之回归模型通过本章学习，读者应能够：本章的目标是：让读者真正“跑通”一个模型，并理解结果意味着什么。在人工智能中，回归模型主要用于解决这样一类问题：

【Python机器学习】回归模型评估指标深度解析：MAE、MSE、RMSE与R²的理论与实践目录1. 引言2. 回归评估指标的基础理论2.1 回归问题的本质与误差的来源2.2 评估指标的分类与选择原则

新冠检测例子学习查准率和召回率假设我们用核酸检测筛查新冠患者：检测阳性检测阴性合计真实感染 T P = 90 F N = 10 100 真实未感染 F P = 20 T N = 880 900 合计 110 890 1000 \begin{array}{c|cc|c}\\ & \text{检测阳性} & \text{检测阴性} & \text{合计} \\\\ \hline\\ \text{真实感染} & \color{green}{TP=90} & \color{red}{FN=10} & 100 \\\\ \text{真实未

自不量力的A同学

阶跃星辰（StepFun）已于近期正式发布了开源图像生成模型 NextStep根据最新信息，阶跃星辰（StepFun）已于近期正式发布了开源图像生成模型 NextStep，这标志着其自回归图像生成系列模型的一次重要升级。

002 PyTorch实战：神经网络回归任务 - 气温预测分类任务（如手写数字识别）：回归任务（如气温预测）：💡 通俗理解：输出层：损失函数：评估指标：我们将使用一个模拟的气温数据集，包含：

图像自回归生成(Auto-regressive image generation)实战学习（三）相关项目下载链接本节内容基于ae.py文件，实现了一个Patch 级自动编码器（Patch AutoEncoder），核心功能是将图像按固定尺寸分块（Patch），通过编码 - 解码流程实现图像重。具体流程如下：

黑客思维者

机器学习014:监督学习【分类算法】（逻辑回归）-- 一个“是与非”的智慧分类器今天，我们要认识一位特殊的“朋友”——逻辑回归（Logistic Regression）。别看名字里有“回归”两个字，它可是个不折不扣的分类大师，专门负责回答“是”或“不是”、“好”或“坏”、“A类”或“B类”这类二选一的问题。

黑客思维者

机器学习016:监督学习【分类算法】（支持向量机）-- “分类大师”入门指南写给第一次听说的你：别被“支持向量机”这个名字吓到。如何在混乱的世界里，画出一条最完美的“分界线”。

机器学习之心

基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（4种基学习器PLS、SVM、BP、RF，元学习器LSBoost）MATLAB代码该代码面向回归预测问题，采用Stacking（堆叠集成学习）方法，通过结合多个基学习器的预测结果，训练一个元学习器以提升模型泛化能力。Stacking能有效减少单一模型的偏差与方差，适用于复杂、高维、非线性的回归任务。

我不是小upper

从理论到代码：随机森林 + GBDT+LightGBM 融合建模解决回归问题哈喽大家好！我是我不是小upper～今天想和大家深度拆解一个超实用的技术话题：如何通过融合随机森林、GBDT 与 LightGBM 三大经典树模型，搞定回归预测任务！