回归

scikit-learn/sklearn学习|岭回归解读前序学习进程中，对用scikit-learn表达线性回归进行了初步解读。线性回归能够将因变量 y y y表达成由自变量 x x x、线性系数矩阵 w w w和截距 b b b组成的线性函数式： y = ∑ i = 1 n w i ⋅ x i + b = w T x + b y=\sum_{i=1}^{n}w_{i}\cdot x_{i}+b=w^T{x}+b y=i=1∑nwi⋅xi+b=wTx+b实际上很多时候数据之间不一定是理想化的线性关系，所以需要对线性关系式进行修正，这个时候就可以考虑岭回归。

模型拟合问题全解析：从欠拟合、过拟合到正则化（岭回归与拉索回归）欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，同时在新的未见过的数据上也表现不佳。这通常发生在模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式时。欠拟合模型的表现特征如下：

机器学习（12）：拉索回归Lasso- 拉索回归可以将一些权重压缩到零，从而实现特征选择。这意味着模型最终可能只包含一部分特征。 - 适用于特征数量远大于样本数量的情况，或者当特征间存在相关性时，可以从中选择最相关的特征。 - 拉索回归产生的模型可能更简单，因为它会去除一些不重要的特征。

数据与模型优化随机森林回归进行天气预测随着天气预报对日常生活和各行各业的影响不断加深，如何提高天气预测的准确性已成为气象领域的重要课题。机器学习，尤其是随机森林回归模型，因其强大的预测能力和较高的鲁棒性，成为了天气预测中的常用工具。

roman_日积跬步-终至千里

【机器学习】“回归“算法模型的三个评估指标：MAE（衡量预测准确性）、MSE（放大大误差）、R²（说明模型解释能力）想象一下，你是一个天气预报员，每天都要预测明天的温度。有时候你预测25度，实际是23度；有时候预测30度，实际是28度。这些预测到底准不准？误差有多大？如果只是说"差不多"，显然不够专业。

决策树实现回归任务决策树实现回归任务就是根据特征向量来决定对应的输出值。回归树就是将特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的输出。因为每个结点都是“是”和“否”的判断，所以划分的边界是平行于坐标轴的。对于测试数据，我们只要按照特征将其归到某个单元，便得到对应的输出值。

关于回归决策树CART生成算法中的最优化算法详解首先，一共比如有M个特征，N个样本，对于每一个特征j，遍历其中的N个样本，得到N个值中，最小的值，作为这个特征的最优切分点，而其中的c1，c2是可以直接得到的。然后，遍历这M个特征，得到M个值，取其中最小的值对应的j和s作为最优切分变量和最优切分点分点

【机器学习】第四章回归算法第3章对分类算法进行了介绍，接下来介绍回归算法。回归算法是种根据数据构建模型，再利用这个模型训练其中的数据并进行处理的算法，训练得到的是样本特征与样本标签之间的映射，样本标签是连续的。回归算法以线性模型为主。线性模型指的不是一个模型，而是一类模型，包括线性回归、岭回归、LASSO回归等。

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基于MATLAB的极限学习机ELM的数据回归预测方法应用说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取或者私信获取。

在翻译语义相似度和会议摘要相似度评估任务中，分类任务回归任务生成任务区别在翻译语义相似度（Translation Semantic Similarity）和会议摘要相似度（Meeting Summary Similarity）等任务中，通常会根据任务的目标和输出形式，将其划分为三类常见的任务类型：

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基于LSTM的时间序列到时间序列的回归模拟获取项目源码点击文末名片

详解序数回归损失函数ordinal_regression_loss：原理与实现在医疗 AI 领域，很多分类任务具有有序类别的特性，如疾病严重程度（轻度→中度→重度）、肿瘤分级（G1→G2→G3）等。这类任务被称为序数回归（Ordinal Regression），需要特殊的损失函数设计。本文将深入解析序数回归损失函数的原理及其实现代码。

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Copula 回归与结构方程模型：R 语言构建多变量因果关系网络前沿综述本文核心围绕Copula 变量相关性分析与AI 大模型辅助应用展开，构建了从基础理论到高级实践的完整技术体系，为多变量复杂相关性解析提供了创新工具。核心模型与理论： Copula 理论基于 Sklar 定理，突破传统相关系数（如皮尔逊、秩相关）的局限，可精准刻画变量间非线性、非对称的相关性结构，且能分离边缘分布与相依结构，灵活适配不同数据类型（连续 / 离散、正态 / 非正态）。核心模型包括：①二元 Copula（椭圆 Copula、阿基米德 Copula、极值 Copula），适用于双变量相

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现代R语言机器学习：Tidymodel/Tidyverse语法+回归/树模型/集成学习/SVM/深度学习/降维/聚类分类与科研绘图可视化机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代Ｒ语言，Tidyverse,Tidymodel语法。

基础分类模型及回归简介(一)咱们生活中总遇到要 “判断” 或 “预测” 的事：数据挖掘里的 “有监督学习”，就像有老师带着你学：给你一堆带答案的习题（训练数据），学会后去做新题（测试数据）。

从0开始学习R语言--Day49--Lasso-Cox 回归对于正常的医疗数据来说（指的是每个变量都有对应的结局数，不出现某类情况病人完全死亡或完全存活），我们对其做单因素回归确定变量的显著性，再进一步做多因素回归是我们正常的分析思路。但往往我们都会看到存在完全分离的变量，而且由于医疗数据往往都是指标或者是否患某种共病、是否用某种药物，不好直接作变量的删除。

李昊哲小课

K近邻算法的分类与回归应用场景K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基础但强大的机器学习方法，它既可以用于分类问题，也能解决回归问题。

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【轨物方案】当补贴退潮，光伏电站如何回归价值本质？中国光伏产业正站在一个历史性的拐点。过去，国家补贴的“黄金时代”催生了装机量的爆发式增长，许多电站在建设初期将重心放在了快速并网，却忽视了贯穿2-30年生命周期的运维规划。如今，补贴浪潮逐渐退去，各大企业开始从初期的利益驱动回归到资产运营的价值本质——如何让每一块光伏板在全生命周期内，持续、高效、安全地创造价值？

应用回归分析，R语言，多元线性回归总结（中）

应用回归分析，R语言，多元线性回归总结（下）多元线性回归模型的基本假设：解释变量是确定性变量，自变量列之间不相关，样本量的个数大于解释变量的个数。随机误差项具有0均值和等方差。正态分布的假定条件为e~N(0,d^2),相互独立。