回归

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。

天一生水water

均值回归（配对交易）策略先抛开金融，看两个生活例子：核心规律：事物的发展会围绕一个“长期均值”波动，短期偏离后，有很大概率向均值靠拢。

LOESS回归LOESS（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）或LOWESS（Locally Weighted Scatterplot Smoothing）是一种非参数回归方法。简单来说，它就像一个“数据裁缝”，能在散点图中巧妙地缝合出一条平滑的曲线，帮助我们看清数据背后隐藏的趋势，而不需要我们事先假设数据服从某种特定的数学模型（比如线性关系）。

线性回归算法线性回归的核心假设：因变量与自变量之间存在线性关系，即通过线性组合拟合数据分布。当自变量只有1个时（记为xxx），因变量（记为yyy）的线性关系可表示为： y=wx+b+ε y = wx + b + \varepsilon y=wx+b+ε 其中：

Huber损失函数：稳健回归的智慧之选本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据时序预测BP 神经网络是一种非常流行的前馈神经网络模型，它使用反向传播算法来训练网络中的权重和偏差。]BP 神经网络结构如下图所示。数据从输入层输出层的处理过程称为前向传播过程；BP神经网络模型依据输出层产生的结果来计算预测值与实际观测值之间的差异，这一误差随后被用作调整前向传播路径中输入层至隐含层以及隐含层至输出层间权重和偏差的依据，此过程被称为反向传播机制。

数据科学作家

有序逻辑回归的概念、适用场景、数据要求，以及其在Stata中的操作命令及注意事项，Stata ologit回归结果怎么看？并附详细示例有序逻辑回归是一种处理因变量为有序分类变量（例如满意度评级：不满意、一般、满意；疾病严重程度：轻度、中度、重度）的统计方法。它通过建模因变量的累积概率来捕捉自变量对类别顺序的影响，比多元无序逻辑回归更高效，因为它利用了因变量的顺序信息。以下从概念、适用场景、数据要求、Stata操作、结果解读及示例等方面详细说明。

【机器学习03】学习率与特征工程、多项式回归、逻辑回归视频链接吴恩达机器学习p21-p31注明：受markdown语法所限， x⃗表示x向量在前一篇文章中，我们已经学习了线性回归的模型、代价函数以及梯度下降算法。在这一部分，我们将探讨一些让模型训练更高效、功能更强大的实用技巧。

论文理解【LLM-回归】—— Decoding-based Regression这种方法在 RL 改进 Q-Learning 的系列工作中得到了广泛使用，但提升精度需要细化分 bin 数，因此需要大量数据进行训练

过往入尘土

回归与分类算法全解析：从理论到实践在机器学习领域，回归和分类算法是两大核心任务，它们构成了监督学习的基础。无论是预测房价、股票走势，还是识别图像中的物体、判断邮件是否为垃圾邮件，都离不开这两类算法。本文将深入探讨回归和分类算法的核心知识点，并通过详细的代码实例帮助读者全面理解这些算法。

08-决策树：探讨基于树结构的分类和回归方法及其优缺点决策树（Decision Tree）是一种广泛应用于机器学习领域的监督学习方法，主要用于分类和回归任务。其基本概念源于对决策过程的模拟，通过树状结构将数据逐步分割，直至达到决策结果。决策树在机器学习中的地位显著，因其直观性和易于理解的特性，成为入门级算法之一。

神经网络之为什么回归任务的输出是高斯分布的均值现实中，我们观测到的 yyy 往往不是完美确定的，它受到测量误差、随机性等因素的影响。因此我们建模如下：

大美B端工场-B端系统美颜师

从“如何画”到“为何画”：AIGC倒逼UI设计师回归设计本源当DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等AIGC工具能够根据简单的文字描述生成精美的用户界面，当Galileo AI可以在几分钟内产出完整的设计系统，一个根本性问题摆在所有UI设计师面前：在AI能够轻松完成视觉表现的今天，设计师的核心价值究竟在哪里？国际设计协会2023年的调研数据显示，超过65%的设计团队已在工作中深度使用AIGC工具，同时高达82%的设计总监认为，传统UI设计技能的重要性将在未来两年内显著下降。这一趋势正在引发设计行业的深度反思——当AI解决了“如何画”

逻辑的回归——一阶谓词逻辑及其变体在自然语言处理深层语义分析中的作用与前瞻在人工智能（AI）追求真正理解人类语言的征程中，深层语义分析始终是核心挑战。它要求机器不仅能识别文本的表层结构，更能洞察其背后的复杂含义、逻辑关系和真实世界指代。随着大型语言模型（LLM）在生成流畅文本方面取得巨大成功，如何确保其理解的准确性、推理的可靠性以及知识的一致性，成为了新的前沿课题。在这一背景下，拥有数十年历史的形式化工具—— 一阶谓词逻辑（First-Order Logic, FOL）‍ ——及其重要的子集—— 描述逻辑（Description Logic, DL）‍ 和霍恩逻辑（Horn

ML4T - 第7章第5节用线性回归预测股票回报Prediction stock returns with linear regression目录一、Load Data 加载数据二、Custom MultipleTimeSeriesCV 自定义时间序列交叉验证