回归

笔触狂放2 天前
人工智能·机器学习·回归
【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。
胖哥真不错3 天前
人工智能·matlab·数据挖掘·回归·项目实战·数据回归预测·极限学习机elm
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。
Ws_3 天前
分类·数据挖掘·回归
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:
深度学习实战训练营5 天前
人工智能·回归·lstm
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
小香猪66886 天前
人工智能·数据挖掘·回归
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。
zm-v-159304339866 天前
数据挖掘·回归·r语言
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
Teacher.chenchong6 天前
机器学习·回归·r语言
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。
wh_xia_jun7 天前
分类·数据挖掘·回归
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)。
Chef_Chen7 天前
学习·回归·r语言
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8 天前
python·机器学习·分类·数据挖掘·回归·近邻算法·sklearn
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。
物联网软硬件开发-轨物科技9 天前
人工智能·数据挖掘·回归
【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?
2201_7530548910 天前
数据挖掘·回归·线性回归
应用回归分析,R语言,多元线性回归总结(中)
2201_7530548911 天前
回归·r语言·线性回归
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。
cwn_12 天前
人工智能·机器学习·数据挖掘·回归
回归(多项式回归)例子:回归(多项式回归)训练数据:text.csv
长相忆兮长相忆13 天前
人工智能·机器学习·回归
【机器学习】保序回归平滑校准算法保序回归平滑校准算法(SIR)通过分桶合并+线性插值解决广告预估偏差问题,核心是保持原始排序下纠偏。具体步骤:1)按预估分升序分桶,统计每个分桶的后验CTR;2)合并逆序桶重新计算均值,确保Pctr-Actr散点单调递增;3)用分段线性函数拟合校准曲线,保证平滑性。(Actr表示离线统计的Actual CTR)
微光-沫年15 天前
算法·matlab·回归
141-CEEMDAN-VMD-Transformer-BiLSTM-ABKDE多变量区间预测模型!141-CEEMDAN-VMD-Transformer-BiLSTM-ABKDE多变量时序区间预测模型 (多输入单输出) Matlab代码(最新的transformer模型,可定制修改)
路溪非溪16 天前
机器学习·分类·回归
机器学习:更多分类回归算法之决策树、SVM、KNN下面介绍的这几种算法,既能用于回归问题又能用于分类问题,接下来了解下吧。可参考:决策树(Decision Tree) | 菜鸟教程
巴伦是只猫17 天前
笔记·机器学习·回归
【机器学习笔记Ⅰ】11 多项式回归多项式回归是线性回归的扩展,通过引入特征的幂次项(如 (x^2, x^3))来拟合非线性关系。它保留了线性回归的简洁性,同时能捕捉更复杂的数据模式。
IT古董19 天前
神经网络·机器学习·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 -(4)模型评价与调整(Model Evaluation & Tuning)内容:MSE、MAE、R-squared等指标,交叉验证与模型调参。机器学习中的回归任务需要定量地评价模型性能,并通过系统性的调整手段优化模型表现。本节涵盖最常用的评价指标与调参方法。
IT古董20 天前
神经网络·机器学习·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。