回归

提示词工程：核心原理与实战指南关于提示词工程（Prompt Engineering），有两个贯穿始终的核心观点：观点 1：模型输出质量 = 提示词信息量 × 语境清晰度 × 约束明确度观点 2：优秀提示工程的本质是：控制概率分布。

【分类算法】C4.5分类算法超详细讲解C4.5是机器学习中经典的决策树分类算法，也是ID3算法的升级版，解决了ID3无法处理连续值、缺失值，且偏向多值特征的核心问题。它通过信息增益率选择最优划分特征，支持连续特征、缺失值处理和决策树剪枝，模型结构直观、可解释性强，是本科生和研究生学习决策树的核心内容，也是随机森林、XGBoost等集成算法的基础。

【回归算法】支持向量回归(SVR)超详细讲解支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)是支持向量机(SVM)在回归问题上的经典变种，核心是在允许可控误差的前提下，找到最优拟合超平面，兼具非线性建模能力和抗过拟合特性。它与线性回归、决策树回归不同，不追求所有数据点的完美拟合，而是聚焦关键的支持向量，特别适合处理小中型数据集、复杂非线性关系的数值预测问题，是本科生和研究生机器学习进阶的重要算法。

【回归算法】线性回归超详细讲解线性回归(Linear Regression)是机器学习中最基础、最核心的数值预测算法，也是回归问题的入门必修课。它通过建立特征与目标值之间的线性数学关系，实现对连续值的预测，原理简单、解释性强、计算高效，是本科生和研究生入门机器学习的首要掌握内容，也是后续学习复杂算法的基础。

【回归算法】决策树回归超详细讲解决策树回归(Decision Tree Regression)是机器学习中经典的数值预测算法，核心思路是通过"提问-划分数据-输出预测值"的树形决策过程，完成房价、销量、温度这类连续值的预测，理解门槛低、实战性强，是本科和研究生机器学习入门的重点算法。

【回归算法】随机森林回归超详细讲解随机森林回归(Random Forest Regression)是机器学习中集成学习的经典数值预测算法，也是决策树回归的进阶优化版本。它通过构建多棵独立的决策树，以集体投票取均值的方式完成预测，完美解决了单棵决策树过拟合、稳定性差的问题，兼具预测精度与鲁棒性，是本科和研究生机器学习进阶学习的核心内容，也是工业界实战中的常用算法。

啊阿狸不会拉杆

《计算机视觉：模型、学习和推理》第 8 章-回归模型目录前言8.1 线性回归核心概念8.1.1 学习（最小二乘法求解）完整代码（含可视化对比）代码解释运行效果

【回归算法】梯度提升回归(GBDT)超详细讲解梯度提升回归(Gradient Boosting Regression, GBDT)是机器学习中集成学习的经典进阶算法，也是工业界和竞赛中超高精度的数值预测方法。它基于前向分步优化和梯度下降思想，通过多棵弱决策树逐步纠正误差的方式构建强学习器，完美弥补了单棵决策树、甚至随机森林的精度短板，是本科和研究生机器学习进阶的核心内容，也是金融风控、房价预测、销量预估等场景的主流算法。

【回归算法】广义线性模型（GLM）详解回归算法是机器学习中预测连续数值的核心工具，比如预测房价、气温、产品销量等，而线性回归是最基础的回归模型，核心用线性公式 y=ax+by=ax+by=ax+b 描述输入和输出的关系。

【回归算法】局部加权回归（LWR）详解普通线性回归通过一条全局直线拟合所有数据，适合数据呈整体线性趋势的场景，但现实中多数数据存在复杂的局部非线性规律（比如身高体重关系：小孩、青少年、成年人的规律完全不同），此时全局线性回归的预测效果会大幅下降。

机器学习之线性回归

【回归算法】高斯过程回归详解高斯过程（Gaussian Process, GP）是基于高斯分布（正态分布）的随机过程建模工具，核心用于解决回归、分类等机器学习问题，尤其擅长为预测结果提供概率性输出和不确定性度量。与多项式回归、线性回归等参数化模型不同，高斯过程是非参数模型，无需预设函数形态，能灵活捕捉数据的复杂非线性特征，是本科和研究生阶段学习贝叶斯建模、不确定性分析的核心内容。

【回归算法】弹性网络回归（Elastic Net Regression）详解本内容专为本科生、研究生梳理，用通俗语言讲解弹性网络回归的核心概念、数学原理、求解方法和实战案例，清晰阐述其与Lasso、Ridge回归的关联与优势，兼顾基础理解和实战落地，是正则化线性回归算法的核心进阶内容。

【回归算法】贝叶斯回归——用概率思维做预测贝叶斯回归是一种基于概率的回归预测方法，核心是用贝叶斯定理结合先验知识和实际数据做预测，和传统回归相比，它不仅能给出预测结果，还能告诉你预测的不确定性（置信度），非常适合数据量少、需要分析预测可靠性的场景，本科和研究生学习时可以从直观理解入手，再掌握原理和实际应用。

【回归算法】多项式回归详解多项式回归是回归分析的重要延伸，核心是用曲线（二次、三次等多项式）替代线性回归的直线，来更精准描述数据间的非线性关系，是处理低维平滑非线性数据的经典方法，兼具易理解、易实现的特点。

【回归算法】线性回归详解本内容专为本科生、研究生梳理，用通俗的语言讲解线性回归的核心概念、理论推导、算法流程和实战案例，同时分析模型优缺点及与同类算法的对比，兼顾基础理论理解和实际代码落地，是机器学习回归算法的入门核心内容。

【回归算法】多项式核回归详解本内容专为本科生、研究生梳理，以SVR+多项式核为核心讲解多项式核回归，用通俗语言阐释其核心概念、数学原理、算法流程和实战案例，对比同类算法的适用场景，兼顾基础理解和实战落地，是核方法与非线性回归的核心学习内容。

癫狂的兔子

【Python】【机器学习】线性回归α是学习率，一般0.001或0.01，小到你无法容忍为止。一般10（batch，批处理数量）取232^{3}23、242^{4}24、252^{5}25之类的。

用大白话讲解人工智能(4) Softmax回归：AI如何给选项“打分排序“假设你是《中国好声音》的评委，面前有三位选手：现在要选出"最佳歌手"，你会怎么比？直接把分数相加？A=175分，B=175分，打平了！但直觉告诉你，A和B的风格不同，不能简单相加。这时候，你可能会想：“如果能把分数转换成’夺冠概率’就好了——谁的概率最高，谁就是最佳。”

人工智能AI酱

【AI深究】高斯混合模型（GMM）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示） | 混合模型概率密度函数、多元高斯分布概率密度函数、期望最大化（EM）算法 | 实际案例与流程 | 优、缺点分析大家好，我是爱酱。继前几篇介绍了层次聚类、K均值聚类和密度聚类之后，本篇我们聚焦于另一种强大的聚类算法——高斯混合模型（GMM）。GMM是一种基于概率的软聚类方法，能够为每个样本点计算属于各个簇的概率，适合复杂数据的建模。本文将系统介绍GMM的原理、数学表达、实际案例流程及Python代码实现，加上大量公式给出，方便你直接用于技术文档和学习。