回归

Coovally AI模型快速验证

去噪扩散模型，根本不去噪？何恺明新论文回归「去噪」本质导读高质量的图像生成如今几乎都由扩散模型实现。从艺术创作到商业设计，从人脸生成到自然场景合成，基于扩散的生成模型已经成为多模态领域的重要基石。

回归基础：让去噪生成模型真正去噪https://arxiv.org/pdf/2511.13720 当今的去噪扩散模型并不以经典意义上的"去噪"方式进行工作，也就是说，它们并不直接预测干净的图像。相反，神经网络预测的是噪声或含噪量。在本文中，我们认为预测干净数据和预测含噪量在本质上是不同的。根据流形假设，自然数据应位于低维流形上，而含噪量则不然。基于这一假设，我们提倡使用直接预测干净数据的模型，这使得明显容量不足的网络仍能在非常高维的空间中有效运行。我们证明，简单的、基于大图像块的像素Transformer可以成为强大的生成模型：无需分词

英伟达提出“思考用扩散，说话用自回归”：实现语言模型效率与质量的双赢！近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中取得了突破性进展，但其生成效率仍面临严峻挑战。主流的自回归（AR）模型在生成文本时只能逐词输出，导致 GPU 计算资源利用率低，生成速度受内存带宽限制。另一方面，扩散语言模型（dLMs）支持并行生成多个词，理论上能大幅提升吞吐量，但往往以牺牲生成质量为代价。这种“效率与质量不可兼得”的困境，成为制约语言模型实际应用的关键瓶颈。

PyTorch 深度强化学习实战：从零手写 PPO 算法训练你的月球着陆器智能体上节课我们讲完了PPO的原理，这节课我们来从零开始实现PPO，使用月球着陆器来进行教学：如果对理论还有不懂的，请点击以下链接学习PPO理论，我讲的非常详细：

Learn Beyond Limits

Regression vs. Classification｜回归vs分类-----------------------------------------------------------------------------------------------

稳定边界层高度参数化方案的回归建模为了发展一个适用于CAS-ESM气候系统模式的稳定边界层高度参数化方案，本研究基于湍流尺度分析理论，采用多元线性回归方法，对Zilitinkevich类型公式中的经验系数进行确定性拟合。该公式综合考虑了地表机械强迫、热力强迫以及自由大气静力稳定度的综合影响。

Python数据挖掘之回归说明：Boston Housing 数据集因伦理与统计问题已在 sklearn 中下线，实际项目更推荐 fetch_california_housing。如果你仍要用 boston.csv，请确保它包含经典 14 列：13 个特征 + 目标 MEDV（常见列名：CRIM, ZN, INDUS, CHAS, NOX, RM, AGE, DIS, RAD, TAX, PTRATIO, B, LSTAT, MEDV）。

大数据魔法师

分类与回归算法（三）- 逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归（Logistic Regression）虽名为“回归”，实则是一种结构简洁却功能强大的监督学习分类算法，尤其擅长处理二分类问题，例如：判断邮件是否为垃圾邮件、预测用户是否会点击广告、诊断患者是否患病等。尽管名称易引误解，它凭借模型可解释性强、训练效率高、预测结果稳定可靠等优势，广泛应用于金融风控、医疗诊断、用户流失预警等关键场景，成为数据科学家和工程师的首选工具之一。

回归、分类、聚类我们来仔细拆解一下机器学习中最常见的三个任务：回归（Regression）、分类（Classification）和聚类（Clustering）。

自回归模型例题（AR）与ACF/PACF图绘制假设某地每日气温服从一个AR(2)模型，其数学表达式为： Xt=c+ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+εt X_t = c + \phi_1 X_{t-1} + \phi_2 X_{t-2} + \varepsilon_t Xt=c+ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+εt 其中：

机器学习之心

MATLAB遗传算法优化RVFL神经网络回归预测（随机函数链接神经网络）关键实现细节（参考文献）

【P27 回归算法及应用实践】有监督的机器学习、分类与回归、一元线性回归、最小二乘法、多元回归与梯度下降、学习率回归算法及应用实践1.6 实例字母u是指 unicodereshape(1,-1)什么意思？reshape(行数，列数)常用来更改数据的行列数目一般可用于numpy的array和ndarray, pandas的dataframe和series(series需要先用series.values把对象转化成ndarray结构)

回归、预测、分类三者关系这三个概念的关系可以这样理解：Prediction（预测）是一个总概念，它包含所有“根据输入数据推断输出结果”的任务。在 Prediction 之下，可以分为两大类：

大数据魔法师

分类与回归算法（二） - 线性回归线性回归的本质是构建特征与目标值之间的线性关系模型，通过学习数据中的规律，实现对连续数值的预测。举个生活中的例子：假设我们想预测“房屋售价”（目标值），影响售价的因素可能有“房屋面积”“卧室数量”“楼层”（特征）。线性回归会假设这些特征与售价呈线性关系，最终得到一个类似这样的公式：房屋售价 = 0.8×面积 + 0.3×卧室数量 + 0.1×楼层 + 50 其中，“0.8、0.3、0.1”是特征的“权重”（表示该特征对目标值的影响程度），“50”是“截距”（基础价格）。通过这个公式，输入新房屋的特征，就

大数据魔法师

分类与回归算法（一）- 模型评价指标分类与回归算法的核心差异在于预测目标的类型，但两者均遵循“数据拟合-规律学习-预测应用”的逻辑。以下分别介绍两类任务中应用最广泛的经典算法。

机器学习核心概念详解（回归、分类和聚类）机器学习中有三个最核心、最基础的概念：回归、分类和聚类。它们代表了三种不同的任务类型和思维方式。首先，我们可以通过一个表格快速把握三者的核心区别：

北数云｜利用Limix模型对tabular-benchmark数据集实现分类和回归任务LimiX 是一个专为结构化数据设计的轻量级大模型（仅约 16M 参数），无需任何下游训练即可直接推理，同时具备优秀的泛化能力与概率校准性能。在多种分类与回归任务中，其无训练模式已能达到或超越传统表格模型基线，表现稳健。结合可选的检索增强推理机制（Retrieval Ensemble），模型能够进一步利用训练样本关系改善复杂分布下的预测精度。整体而言，LimiX 在推理成本与效果之间实现了高效平衡，适合在低训练资源场景中快速获得可靠结果。

用R语言生成指定品种与对照的一元回归直线（含置信区间）在对品种的产量数据进行分析时，常用的、且比较简单的分析方法就是一元线性回归分析方法。我们可以用excel进行作图并生成回归曲线和方程，但无法绘制回归方程的置信区间。回归方程执行曲线可以让我们更直观看到品种在整个生态区不同环境条件下的产量稳定性。

机器学习之心

Bayes/BO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量回归预测Matlab基于 MATLAB 的深度学习回归预测项目，集成了多种神经网络模型并进行性能比较。以下是对代码的详细分析：

逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）算法逻辑斯蒂回归（简称Logistic回归）是一种监督学习算法，虽然名字含“回归”，但实际用于分类任务（尤其适用于二分类）。其核心思想是：通过一个Sigmoid函数将线性回归的输出（连续值）映射到0-1之间，得到样本属于某一类别的概率，再根据概率进行分类决策。