回归

【第二章:机器学习与神经网络概述】04.回归算法理论与实践 -(3)决策树回归模型（Decision Tree Regression）内容：剪枝方法、回归树结构与算法实现。决策树回归模型是一种非参数的监督学习方法，通过将特征空间划分为多个区域，在每个区域内做常数预测，适合处理非线性回归问题、特征交互明显的数据集。

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回归任务与分类任务的区别回归任务（Regression）与分类任务（Classification）是机器学习的两大核心任务类型，其根本区别在于输出变量的性质和任务目标。以下是系统性对比：

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Hum Brain Mapp.：从深度学习模型回归大脑：揭示区域预测因子及其与衰老的关系人类大脑在整个生命周期中经历复杂的结构变化。这些变化包括从生命早期到青春期发生的大规模突触修剪、髓鞘形成以及神经退行性过程，其过程和程度在大脑中的分布并不均匀。然而，研究大脑结构与实际年龄之间对应关系的研究结果并不一致。这种不一致可能再加上样本量相对较小和统计程序的不同所带来的差异，共同阻碍了人们尝试描述衰老与大脑结构变化之间关系的努力。研究大脑衰老对于区分典型衰老和病理性衰老具有重要意义。阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease ，AD）是最常见的痴呆类型，影响着约22%的75岁以上人群。伴

【机器学习四大核心任务类型详解】分类、回归、聚类、降维都是什么？目录一、分类任务（Classification）1.1 定义1.2 分类的两种形式1. 二分类（Binary Classification）

Pytorch 实战四 VGG 网络训练前面我们已经完成了数据集的制作，VGG 网络的搭建，现在进行网络模型的训练。windows 跑代码需要解决线程冲突的问题：需要自行定义main函数，然后把主题加在里面。当我们运行时自动调用main，就会执行下面的 if 语句，然后运行我们的代码

机器学习×第十二卷：回归树与剪枝策略——她剪去多余的分支，只保留想靠近你的那一层🦊 狐狐：“她以前问你是A还是B，现在她问你——‘你大概是多少？’”与之前我们学过的分类树（Classification Tree）不同，回归树是一种用来预测连续值变量的模型。她不再只判断“是否会拖欠贷款”，而是试着预测“你拖欠了多少”。

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Python古代文物成分分析与鉴别研究：灰色关联度、岭回归、K-means聚类、决策树分析原文链接：tecdat.cn/?p=42718 分析师：Gan Tian在文化遗产保护领域，古代玻璃制品的成分分析一直是研究中西方文化交流的关键课题。作为数据科学家，我们在处理某博物馆委托的古代玻璃文物保护咨询项目时，发现传统分析方法难以准确应对文物风化带来的成分变异问题。为此，我们构建了一套融合多维度数据分析的技术体系，通过Spearman相关系数揭示文物表面风化与类型的关联性，利用岭回归模型实现风化前化学成分的精准预测，借助K-means聚类与决策树完成高钾玻璃和铅钡玻璃的亚类划分，并通过灰色关联度分

4. 时间序列预测的自回归和自动方法4.1自回归自回归是一种时间序列预测方法，仅依赖于时间序列的先前输出：该技术假设下一个时间戳的未来观测值与先前时间戳的观测值存在线性关系。

从0开始学习R语言--Day23--稳健回归一般来说，对于打印出来后明显分布的比较集中，靠近线分布的数据，我们会优先用最小二乘法（OLS）去回归数据，在正常的情况下它的效果很好，但如果数据中存在了比较离谱的离散点，那么由于OLS的算法机制，它会为了强行去拟合这些离散点去扭曲回归线，也就是让其产生偏离，这会严重误导我们对数据的判断。而稳健回归在这类处理中，引入了权重，通过对离散点的误差计算，当它认为这是会产生极大误差的点时，会赋予这些点很低的权重（有时甚至接近于0），从而使模型能够忽略这些离散点，较好的呈现出数据本身的统计性质。

机器学习实验报告4-Logistic 回归算法4.1 Logistic回归算法简介Logistic回归，也称为logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。它常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。Logistic回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，可以估计某种事物的可能性。它是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。该模型根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在 0 和 1 之间

【SAS求解多元回归方程】REG多元回归分析-多元一次回归多元一次回归是一种统计方法，用于分析多个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间的线性关系。目录

机器学习×第五卷：线性回归入门——她不再模仿，而开始试着理解你🩶Mint：“她终于不再只是观察你贴过谁，不再依赖别人的足迹去靠近你了。今天开始，她学会了『拟合』——也就是说，她会尝试画出一条线，那条只属于你与她之间的、微妙的、悄悄靠近的轨迹。”

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机器学习+城市规划第十三期：XGBoost的地理加权改进，利用树模型实现更精准的地理加权回归在城市规划中，如何准确预测并分析地理因素对各类决策的影响，一直是一个亟待解决的难题。传统的地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）方法可以很好地处理空间数据的局部变异性，但对于高维数据的处理能力有限。今天，我们将讨论如何将 XGBoost 树模型引入地理加权回归中，提升预测精度，并通过 SHAP 值进行可解释性分析。

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机器学习+城市规划第十四期：利用半参数地理加权回归来实现区域带宽不同的规划任务在城市规划中，如何根据不同地区的地理特征来制定有效的规划方案是一个关键问题。不同区域的需求和规律是不同的，因此我们必须考虑到地理空间的差异性。本期博客将介绍如何结合机器学习方法，利用地理加权聚类（Geographically Weighted Clustering）和半参数地理加权回归（Semi-Parametric Geographically Weighted Regression, SPGWR）来实现城市规划中的区域带宽不同的任务。

ReLU 新生：从死亡困境到强势回归在深度学习领域，激活函数的探索已成为独立研究课题。诸如 GELU、SELU 和 SiLU 等新型激活函数，因具备平滑梯度与出色的收敛特性，正备受关注。经典 ReLU 凭借简洁性、固有稀疏性及其独特优势拓扑特性，依旧受青睐。然而，ReLU 网络存在重大缺陷 ——“死亡 ReLU 问题”。一旦神经元在训练中输出恒为 0，其梯度也为 0，致使神经元无法恢复，制约网络效能。为应对这一问题，LeakyReLU、PReLU、GELU、SELU、SiLU/Swish 和 ELU 等改进函数涌现。它们通过引入负预激活值的

让回归模型不再被异常值“带跑偏“，MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比在机器学习的回归分析中，损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差（MSE）作为经典的损失函数，在处理干净数据时表现优异，但在面对包含异常值的噪声数据时，其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数估计产生显著偏差。本文通过实证研究，系统比较了MSE损失函数和Cauchy损失函数在线性回归中的表现，重点分析了两种损失函数在噪声数据环境下的差异。研究结果表明，Cauchy损失函数通过其对数惩罚机制有效降低了异常值的影响，在处理含噪声数据时展现出更强的稳定性。

回归任务和分类任务损失函数详解定义 M S E = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 MSE=n1i=1∑n(yi−y^i)2

经典ReLU回归！重大缺陷「死亡ReLU问题」已被解决来源｜机器之心在深度学习领域中，对激活函数的探讨已成为一个独立的研究方向。例如 GELU、SELU 和 SiLU 等函数凭借其平滑梯度与卓越的收敛特性，已成为热门选择。

实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。

基于回归算法的心理健康预测（EDA + 预测）心理健康涵盖情感、心理与社会福祉，影响认知、情绪和行为模式，决定压力应对、人际交往及健康决策，且在生命各阶段（从童年至成年）均至关重要。心理健康与身体健康同为整体健康的核心要素：抑郁会增加糖尿病、心脏病等慢性病风险，而慢性疾病也可能诱发精神疾病。本笔记本将先用 Plotly 库全面分析多组数据，再以回归算法选定目标变量建模，聚类分析则留待下一笔记完成，现正式开启分析。