回归

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

HeteroskedasticityThe passage is describing heteroskedasticity, a situation where the variance of the error term ( ϵ\epsilonϵ ) is not constant but depends on the explanatory variable (x). In ordinary regression we usually assume homoskedasticity: (Var(ϵ)=σ2\text{Var}(\eps

小杰深度学习（two）——全连接与链式求导全连接神经网络（Fully Connected Neural Network），中每个节点与下一层所有节点相连，通过调整节点连接关系处理信息，工程和学术界常简称其为 “神经网络”，如下图所示。

【数据挖掘】基于随机森林回归模型的二手车价格预测分析（数据集+源码）本研究运用随机森林回归模型对汽车价格进行预测。通过对包含多种汽车属性的数据集进行预处理，包括对分类变量的独热编码，将其划分为训练集与测试集。利用训练集数据拟合随机森林模型，并使用测试集数据进行预测与评估。同时，借助多种可视化手段深入分析模型性能与数据特征。数据集：https://pan.quark.cn/s/20eb55d25902 数据源：https://www.kaggle.com/datasets/vrajesh0sharma7/used-car-price-prediction

小杰机器学习高级（five）——分类算法的评估标准1. 混淆矩阵是什么？混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种表格，特别是在二分类问题中。它展示了模型在预测过程中实际类别和预测类别之间的关系。混淆矩阵的四个元素分别是真正例（True Positive, TP）、真负例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假负例（False Negative, FN）。下面是混淆矩阵的一般形式：

小杰机器学习（nine）——支持向量机1.支持向量机是一种二类分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；

OpenAI 回归机器人：想把大模型推向物理世界在暂停数年后，OpenAI 正将研究与招聘资源重新投向“具身智能”，并把焦点进一步推向人形系统。多份权威报道、公开招聘信息与产业动向交叉印证：这家以大模型闻名的公司，正在搭建一个面向现实世界的机器人研发矩阵。WIRED 9 月 15 日的报道，OpenAI 近来密集招募具有人形机器人与物理控制算法背景的科研人才，并在训练路径上强调遥操作（teleoperation）与仿真（包括 Nvidia Isaac 等工具）；公司是否自建硬件或与外部制造商合作仍未明朗，但“人形形态”的研究正在加速推进。这种动向在招聘

一文详解回归分析的探索、分析、检验阶段，以Stata和SPSS为例在跑回归之前，盲目地将数据投入软件是最大的忌讳。此阶段的目标是深入了解你的数据。1. 数据清洗与准备概念：处理缺失值、异常值，生成新变量（如取对数、创建虚拟变量等）。

机器学习常见的分类与回归模型目标变量系统性设计与实践（一）几篇关联度高的：在机器学习项目里，目标变量 (Y) 的定义决定了你能解答什么问题，以及模型能给业务带来什么价值。选择不当不仅可能导致模型误差大、偏差严重，还可能让业务决策方向偏离。

05 回归问题和分类问题我们用通俗易懂的话 + 数学公式 + 生活例子，彻底讲清楚回归和分类的区别。你要猜的是一个具体的数值，这个数可以是小数、整数，范围很广。比如房价、体重、温度、销售额等。

Scikit-Learn 对糖尿病数据集（回归任务）进行全面分析糖尿病数据集，442个样本，10个特征（年龄、血压等），目标为疾病进展值该数据集为回归问题，需要使用回归分析方法进行分析

Scikit-learn 对加州房价数据集（回归任务）进行全面分析加利福尼亚房价数据集 fetch_california_housing，20640个样本，8个特征（人口、收入等），目标为房价中位数该数据集是一个回归问题，需要运用回归任务的分析方法进行分析

保序回归Isotonic Regression的sklearn实现案例本篇文章Back to Basics: Isotonic Regression in Sklearn适合初学者了解等距回归。文章的亮点在于它能够强制模型输出保持单调性，适用于需要遵循单调业务规则的场景，如收入与风险评分的关系。

Transformer实战（18）——微调Transformer语言模型进行回归分析在自然语言处理领域中，预训练 Transformer 模型不仅能胜任离散类别预测，也可用于连续数值回归任务。本节介绍了如何将 DistilBert 转变为回归模型，为模型赋予预测连续相似度分值的能力。我们以 GLUE 基准中的语义文本相似度 (STS-B) 数据集为例，详细介绍配置 DistilBertConfig、加载数据集、分词并构建 TrainingArguments，并定义 Pearson/Spearman 相关系数等回归指标。

四大经典案例，入门AI算法应用，含分类、回归与特征工程｜2025人工智能实训季初阶赛和鲸社区「2025人工智能实训季」共包含14套赛题，覆盖初、中、高不同难度等级。而其中的初阶赛题，正是最适合萌新们的起点。