回归

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机器学习通关秘籍｜Day 05：过拟合和欠拟合、正则化、岭回归、拉索回归、逻辑回归、Kmeans聚类目录一、欠拟合过拟合1、欠拟合2、过拟合3、正则化二、岭回归Ridge1、损失函数2、API三、拉索回归Lasso

贝叶斯向量自回归模型 (BVAR)在金融时间序列分析中，向量自回归 (VAR) 模型作为一种基础且广泛应用的工具，能够捕捉多个时间序列变量之间的动态关系。传统 VAR 模型在参数估计时通常采用普通最小二乘法 (OLS)，但这种方法在样本量有限的情况下往往表现不佳，容易出现过拟合现象。贝叶斯向量自回归 (BVAR) 模型通过引入贝叶斯统计框架，能够有效利用先验信息对模型参数进行正则化，特别适合处理小样本数据问题。随着金融市场的复杂性增加和数据获取难度的提高，BVAR 模型在金融时间序列分析中的优势日益凸显。

直线拟合方法全景解析：最小二乘、正交回归与 RANSAC本文系统梳理了直线拟合的三种常见方法：常规最小二乘（OLS）、正交回归（Total Least Squares，TLS，又称最小化垂直距离）以及具备抗离群点能力的 RANSAC。我们从线性代数的投影原理出发，推导出闭式解，并给出工程实现建议及示例代码。希望通过本文，读者能全面理解直线拟合的数学本质与实际应用要点。

神经网络|(十二)概率论基础知识-先验/后验/似然概率基本概念前序学习进程中，对贝叶斯公式曾经有相当粗糙的回归，实际上如果我们看教科书或者网页，在讲贝叶斯公式的时候，会有几个名词反复轰炸：先验概率、后验概率、似然概率。今天就来把它们解读一下，为以后的学习铺平道路。

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基于门控循环单元的数据回归预测 GRU一、作品详细简介1.1附件文件夹程序代码截图学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343

python基于机器学习进行数据处理与预测（火灾的三因素回归问题）目录1.前言2.SVM3.神经网络 DNN4.随机森林5.总结生活中有很多事情，有因果关系，但关系不明显。

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ANN神经网络回归预测模型一、作品详细简介1.1附件文件夹程序代码截图学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343

机器学习相关算法：回溯算法贪心算法回归算法(线性回归) 算法超参数多项式时间朴素贝叶斯分类算法整理了一张“机器学习相关算法与概念速览表”，既包含定义，也配上了容易记住的例子，让大家一眼就能抓住它们的特点：

回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型两周前，我们发布了 jina-embeddings-v4 的 GGUF 格式及其多种动态量化版本。jina-embeddings-v4 原模型有 37.5 亿参数，在我们的 GCP G2 GPU 实例上直接运行时效率不高。因此，我们希望通过更小、更快的 GGUF 格式来加速推理。

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。

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【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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