回归

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美区TikTok解封后如何回归使用？随着2025年初美区TikTok解封的消息引起了广泛关注，许多用户纷纷开始重新关注这一全球最受欢迎的短视频平台。在经历了数月的禁用期后，TikTok在美国市场的回归，代表了这一平台的巨大潜力和挑战。从用户的使用习惯，到平台的内容策略，再到未来的机遇和挑战，TikTok的回归不仅是社交媒体生态的一次重启，也为内容创作者、品牌方及普通用户提供了新的发展空间。

机器学习第一道菜（一）：线性回归的理论模型以追女孩为例，假设送的礼物越贵，妹子对我们抱以微笑的时候就越多。也就是说，二者成线性关系：妹子的微笑次数是礼物金额的一次函数。假设某君实际统计了一系列礼物金额与微笑次数的数据，并画出散点图：现在交给你个任务，请回答：送6000元礼物能有多少次微笑回馈。这个问题很简单，一眼就能看个差不离，大概四五十次的样子。

SQL 递归 ---- WITH RECURSIVE 的用法WITH RECURSIVE 是 SQL 中的一个强大特性，通常用于处理递归查询，常见于 PostgreSQL、MySQL 8.0 及以上、SQL Server 等数据库系统。它允许你在一个查询中引用其自身的结果集，这对于处理具有层次结构的数据（如树状结构或图结构）非常有用。

统计学习算法——逻辑斯谛回归内容来自B站Up主：动画讲编程https://www.bilibili.com/video/BV1CR4y1L7RC、风中摇曳的小萝卜https://www.bilibili.com/video/BV17r4y137bW，仅为个人学习所用。

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回归人文主义，探寻情感本质：从文艺复兴到AI时代，我的情感探索之旅多年来，我们的团队一直关注人工智能，尤其是AI在音乐领域的应用研究。随着技术的不断演进，我们也不断反思：在“算法、代码、数据”主导社会发展的今天，人类对自我情感的理解是否会变得更加模糊？这种反思让我们回望14世纪的意大利，那时文艺复兴以“人”为中心，主张“人的尊严”与“自我发现”，掀起了对个体与人性的重新省察。正如当时思想家米兰多拉在《论人的尊严》中所言：“人有能力塑造自己，是万物奇迹的缩影。” 而蒙田（Montaigne）则在随笔中不断拷问自我的局限，鼓励人们以反省与怀疑的态度探寻真理。古希腊的苏格拉

【机器学习】鲁棒（健壮）回归-RANSAC（Random Sample Consensus）算法RANSAC（Random Sample Consensus）是一种用于估计数据中包含异常值时的模型参数的迭代算法，特别适用于数据包含噪声或离群点的情况。

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基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程专题一　贝叶斯统计学的思想与概念1.1 信念函数与概率1.2 事件划分与贝叶斯法则1.3 稀少事件的概率估计

【机器学习】鲁棒（健壮）回归-Theil-Sen估计（Theil-Sen Estimator）Theil-Sen估计是一种用于线性回归的非参数方法，其优点是对离群点具有鲁棒性。它通过计算数据点之间所有可能斜率的中位数来估计回归线的斜率，随后使用这些斜率估算截距。

【机器学习】鲁棒（健壮）回归-Huber损失（Huber Loss）Huber损失是一种对异常值（outliers）具有鲁棒性的损失函数，它在处理回归问题时常用，结合了均方误差（MSE）的平滑性和平均绝对误差（MAE）的鲁棒性。

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[文献精汇]使用 LSTM Networks 的均值回归交易策略[介绍]([文献精汇]使用 LSTM Networks 的均值回归交易策略如何将均值回归理论与 LSTM 神经网络相结合，以创建一个交易策略。将讨论数据预处理、模型训练、策略实施和性能评估，从而避免数据泄露并使用有效的风险管理。

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相加交互效应函数发布—适用于逻辑回归、cox回归、glmm模型、gee模型在统计分析中交互作用是指某因素的作用随其他因素水平变化而变化，两因素共同作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。相互作用的评估是尺度相关的：乘法或加法。乘法尺度上的相互作用意味着两次暴露的综合效应大于（或小于）两次暴露单独效应的乘积。加性尺度上的相互作用意味着两次暴露的综合效应大于（或小于）两次暴露单独效应的总和。

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

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深度学习——回归优化在这段代码中：在代码中，SelectKBest被用于特征选择，它通过某种评估指标（这里使用的是卡方检验chi2）来从众多特征中挑选出最有用的k个特征，并能够返回这些选中特征的相关信息。相关代码位于get_feature_importance函数内，如下所示：

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机器学习模型评估指标准确率（Accuracy）: 正确预测的样本数占总样本数的比例。适用于类别分布均衡的数据集。精确率（Precision）: 在所有被预测为正类的样本中，实际为正类的比例。高精确率意味着较少的假正例。

数学建模_基于支持回归向量机SVR的回归预测之预测新数据+Matlab代码包教会使用,直接替换数据即可支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是支持向量机（SVM）的扩展，用于解决回归问题。SVM本身是一个二分类模型，但通过适当的调整和优化，SVM也能用于回归任务。SVR的目标是找到一个最佳的回归平面，使得预测值与实际值之间的误差最小化。

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回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测。使用GRU作为RNN的一种变体来处理时间序列数据。GRU相比传统的RNN有较好的记忆能力和防止梯度消失的特性。在模型构建中，输入层将多个时间序列数据输入到GRU模型中，而输出层通常是一个全连接层，用于将GRU的输出映射到预测的单一输出变量。

【机器学习:四、多输入变量的回归问题】y = θ 0 + θ 1 x y = \theta_0 + \theta_1x y=θ0+θ1xy = θ 0 + θ 1 x 1 + θ 2 x 2 + ⋯ + θ n x n y = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 + \cdots + \theta_nx_n y=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn 或者以向量形式表示：

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回归预测 | MATLAB实LSTM多输入单输出回归预测LSTM多输入单输出回归预测[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501