回归

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随机森林（Random Forest, RF）筛选回归数据（处理异常值）下面是一个完整的 MATLAB 代码示例，用于实现随机森林（Random Forest, RF）回归，执行 5 折交叉验证，并根据预测误差删除误差较大的行，将处理后的数据保存为新的 Excel 文件。

机器学习之心

POD-Transformer多变量回归预测（Matlab）1.Matlab实现POD-Transformer多变量回归预测，本征正交分解数据降维融合Transformer多变量回归预测，使用SVD进行POD分解（本征正交分解）； 2.运行环境Matlab2023b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后1列输出，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价；本征正交分解，Proper orthogonal decomposition

机器学习基础07_sklearn梯度下降&岭回归&拉索回归&逻辑回归目录一、sklearn梯度下降1、BGD2、SGD3、MBGD二、欠拟合过拟合1、欠拟合2、过拟合3、正则化

对数几率回归对数几率回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的经典统计模型，其核心思想是利用逻辑函数（Sigmoid函数）将线性回归模型的输出值映射到概率范围 [0, 1]，从而实现分类预测。对数几率回归特别适合用于二分类问题。

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归# 欠拟合训练不够# 过拟合训练太够了噪声也学进去了# 一般来说w的值越大误差越大 w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义

卡卡_R-Python

训练误差or测试误差与特征个数之间的关系--基于R语言实现其中部分元素为0。16 parameter model has the smallest test MSE.

【机器学习】Lesson 5 - K近邻（KNN）分类/回归K近邻（KNN）是一种常见的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。在前文《L4 垃圾邮件数据集分类延申 - NB/KNN/SVC/随机森林》中，已经有涉及到适用 KNN 进行自然语言的分类处理。在本文中，将详细介绍 KNN 的模型原理、使用方法等，并且分为分类与回归分别选取数据集进行模型训练。

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零基础利用实战项目学会Pytorch目录pytorch简介1.线性回归2.数据类型2.1数据类型检验2.2Dimension=0/Rank=0

高斯混合模型回归（Gaussian Mixture Model Regression，GMM回归）高斯混合模型（GMM）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布的混合组成的。在高斯混合回归中，聚类与回归被结合成一个联合模型：

机器学习 ---线性回归目录摘要：一、简单线性回归与多元线性回归1、简单线性回归2、多元线性回归3、残差二、线性回归的正规方程解

卡卡_R-Python

子集选择——基于R语言实现（最优子集选择法、逐步回归法、Lasso回归法、交叉验证法）通过查看summary(b)的结果，*表示变量被选入，被选入模型的三次多项式和四次多项式通过最优子集法分析，并通过图像得出，根据 B I C BIC BIC选择出来的最优模型为 y = ϵ + β 0 + β 1 x + β 2 x 2 + β 3 x 3 y=\epsilon+\beta_0+\beta_1x+\beta_2x^2+\beta_3x^3 y=ϵ+β0+β1x+β2x2+β3x3；根据 C p , A d j u s t R 2 C_p,Adjust R^2 Cp,AdjustR2选择出来

小馒头学python

【机器学习】突破分类瓶颈：用逻辑回归与Softmax回归解锁多分类世界💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！

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【AI论文快讯】关键点定位的空间感知回归：Spatial-Aware Regression for Keypoint LocalizationRegression-based keypoint localization shows advantages of high efficiency and better robustness to quantization errors than heatmap-based methods. However, existing regression-based methods discard the spatial location prior in input image with a global

大数据-216 数据挖掘机器学习理论 - KMeans 基于轮廓系数来选择 n_clusters上节我们完成了如下的内容：我们通常绘制轮廓系数分布图和聚类后的数据分布图来选择我们最佳的 n_clusters （代码在下面，这里放图）样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 2 样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 4 样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 6 样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 8

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符号回归概念符号回归是一种有监督的机器学习方法，用于发现某种隐藏的数学表达式或函数，以最佳地拟合给定数据集。与传统的回归方法不同，符号回归不仅仅是找到一个数学模型的参数，而是通过搜索和组合基本数学运算符和函数，自动构建出一个数学表达式。同时，符号回归也是为数不多的可解释机器学习方法。

评估机器学习回归模型的性能和准确度回归是一种常用的预测模型，用于预测一个连续因变量和一个或多个自变量之间的关系。那么，最后评估回归模型的性能和准确度非常重要，可以帮助我们判断模型是否有效并进行改进。

多分类logistic回归分析案例教程因变量为无序多分类变量，比如研究成人早餐选择的相关因素，早餐种类包括谷物类、燕麦类、复合类，此时因变量有三种结局，而且三种早餐是平等的没有顺序或等级属性，此类回归问题，可以使用多分类Logistic回归进行分析。

测试分层：减少对全链路回归依赖的探索！在软件开发和测试过程中，全链路回归测试往往是一个复杂且耗费资源的环节，尤其在系统庞大且模块众多的场景下，全链路测试的集成难度显著提高。而“测试分层”作为一种结构化的测试方法，可以通过合理划分测试目标和范围，帮助团队减少对全链路回归的依赖，从而提高测试效率并优化资源分配。本文将讨论如何利用测试分层来实现对全链路回归测试的部分替代，以及其在减少冗余测试和保障边界独立性方面的作用。

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【机器学习】机器学习回归模型全解析：线性回归、多项式回归、过拟合与泛化、向量相关性与岭回归的理论与实践💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！

机器学习之心

粒子群优化双向深度学习！PSO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测1.Matlab实现PSO-BiTCN-BiGRU-Attention粒子群算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测（完整源码和数据），优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数, 正则化参数； 2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，自注意力机制层，运行环境matlab2023及以上； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价； 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细； 5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。