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利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化梯度提升决策树（GBDT）📌【导读】调GBDT超参数就像同时驯服多匹野马——学习率、树深度、叶子节点数等参数互相拉扯，手动调参效率堪比"海底捞月"。本文教你用Matlab的贝叶斯优化工具，像给模型装上GPS导航一样，20分钟自动锁定最优参数组合！

ZHW_AI课题组

基于随机森林回归预测葡萄酒质量朱亚彬，男，西安工程大学电子信息学院， 2024级研究生研究方向：任务卸载与边缘计算电子邮件：[email protected]

soft回归用内置函数动手学深度学习v2-3.7-学习-笔记分析：引入库，设置批量大小，加载Fashion MNIST数据集

爱吃泡芙的小白白

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

什么都想学的阿超

【回归算法解析系列09】梯度提升回归树（GBRT, XGBoost, LightGBM）梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Tree, GBRT）作为集成学习领域中基于Boosting思想的强大算法，凭借其独特的优化方式和出色的性能，在众多实际应用场景中大放异彩。它的核心优势显著，为解决复杂的回归问题提供了高效的解决方案。

概率预测之NGBoost（Natural Gradient Boosting）回归和分位数（Quantile Regression）回归概率预测是一种预测方法，它不仅提供一个具体的预测值（如点预测），还提供预测值的概率分布或置信区间。这种方法能够更好地捕捉预测的不确定性，适用于需要了解预测结果可靠性的场景。

2025年优化算法：人工旅鼠算法(Artificial lemming algorithm，ALA)人工旅鼠算法(Artificial lemming algorithm，ALA)是发表在中科院二区期刊“ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW”（IF：11.7）的2025年智能优化算法

什么都想学的阿超

【回归算法解析系列08】随机森林回归（Random Forest Regressor）随机森林回归（Random Forest Regressor）作为集成学习领域的重要算法，巧妙地借助了**Bootstrap聚合（Bagging）**的力量，将多个决策树组合在一起，从而极大地提升了模型的性能和鲁棒性。它的核心优势显著，在众多实际应用场景中发挥着关键作用。

Statistical Learning 统计学习：回归任务，线性回归，最小二乘法，标准误差，R方统计学习是统计学中的一个领域，专注于建立模型以进行预测或推断。目标是使用样本数据来估计一个函数，即：Y = f ( X ) + ε Y = f(X) + \varepsilon Y=f(X)+ε 其中：

大模型铲屎官

从零精通机器学习：线性回归入门01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南 02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战 05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估） 06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能

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深度学习：分类和回归的区别分类（Classification）：分类的目标是根据输入数据的特征，将其分配到一个预定义的离散类别中。这个类别可以是二分类（如“是”和“否”），也可以是多分类（如“苹果”、“香蕉”和“橙子”）。在分类任务中，模型试图找到输入特征与类别之间的关系，以准确预测每个数据的所属类别。例如，使用图像识别模型来判断一张图片是猫还是狗。

深度学习分类回归（衣帽数据集）1 加载数据集fashion_minst2 搭建class NeuralNetwork模型3 设置损失函数，优化器

被人偷偷卷不行

二分类logistic回归实现讲解——梯度下降与可视化全过程针对logistics回归中成本函数，梯度下降，公式推导，正则化约束全过程进行详细的讲解，可以针对感兴趣的部分点击目录跳转哦梯度下降入门指导链接~

回归实战详细代码+解析：预测新冠感染人数然后我们先随机的选定一系列参数，然后把参数和x带入神秘公式，计算出预测值y^将y与实际的y进行计算，得到误差loss，预测y与实际y相聚越远，loss显然越大，所以我们可以通过loss来评价一个模型的好坏

Machine Learning 初探大体上来说，机器学习就是给定一部分数据，让机器去“学习”这部分有什么特征，每个特征上有什么规律，以此形成一个模型model，然后用这个model去预测新的数据的结果

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逻辑回归-乳腺癌肿瘤预测输出结果：打印测试数据个数和预测正确个数，打印权重、准确率、预测结果和查准率与查重率：输出结果：4.使用不同参数C（正则化强度倒数）的LogisticRegression函数进行实验，设置C=0.1和0.01进行实验。

机器学习——多项式回归算法多项式回归（Polynomial Regression）是线性回归的扩展形式，通过引入自变量的高次项来建模非线性关系。其核心思想是通过增加多项式特征，使线性模型能够拟合复杂的曲线数据。

乱次序_Chaos

【监督学习】逻辑回归算法步骤及matlab实现逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的统计方法和机器学习算法，主要用于解决二分类问题。尽管名字中包含“回归”，但它实际上是一种分类技术，用于预测一个事件发生的概率，即输出结果属于某一类别的概率。

基于SSA-KELM-Adaboost（麻雀搜索优化的极限学习机自适应提升算法）的多输入单输出回归预测【MATLAB】SSA-KELM-Adaboost 是一种结合了麻雀搜索算法（SSA）、核极限学习机（KELM）和Adaboost集成学习的复合回归预测模型。该模型通过参数优化与集成策略提升预测精度和鲁棒性，适用于复杂非线性回归问题。以下是其核心理论与工作机制：

深度学习之图像回归（二）这篇文章主要是在图像回归（一）的基础上对该项目进行的优化。（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化