回归

中科GIS地理信息培训

ArcGIS Pro 3.4新功能3：空间统计新特性，基于森林和增强分类与回归，过滤空间自相关目录应用 1：它是相关性还是托布勒第一定律？应用 2：将空间带入非空间模型结论在 ArcGIS Pro 3.4 中，我们在新的空间组件实用程序（Moran 特征向量）工具集中发布了一个新工具 - 从字段过滤空间自相关。此工具允许我们获取数值变量并从中提取空间模式。它给了我们所谓的过滤变量和一个或多个空间组件。过滤后的变量表示从原始变量中提取可识别的空间模式后得到的变量。想象图 1 中描绘的场景，绿色的数值变量在南部和东南部地区显示更高的值。通过应用从字段过滤空间自相关工具，变量被分为非空间部分和空间部分。

墨绿色的摆渡人

用 Python 从零开始创建神经网络（十七）：回归（Regression）到目前为止，我们一直在处理分类模型，目标是确定某个事物是什么。现在我们感兴趣的是基于输入来确定一个具体的数值。例如，你可能希望使用神经网络来预测明天的温度或一辆车的价格。对于这样的任务，我们需要输出更加精细的结果。这也意味着我们需要一种新的方法来衡量损失，并且需要一个新的输出层激活函数！同时，这也意味着我们所用的数据不同。我们需要包含目标标量数值的训练数据，而不是分类数据。

使用LSTM神经网络对股票日线行情进行回归训练（Pytorch版）版权声明：本文为博主原创文章，如需转载请贴上原博文链接：使用LSTM神经网络对股票日线行情进行回归训练（Pytorch版）-CSDN博客

机器学习之心

区间预测 | MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测。QRDNN模型是一种用于时间序列预测的深度神经网络模型，它通过结合深度神经网络和分位数回归的方法，可以实现对时间序列区间预测的能力，具有一定的优势和应用前景

拓端研究室TRL

R语言混合模型回归GBTM群组轨迹模型绘图可视化研究全文链接：https://tecdat.cn/?p=38581在回归分析的广袤领域中，面对具有多条未知函数线的复杂数据时，传统方法常常捉襟见肘。混合模型作为一种强有力的分析手段应运而生，其在处理此类复杂情境时展现出独特的优势与潜力（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

自信的小螺丝钉

【AI知识】有监督学习之回归任务（附线性回归代码及可视化）1. 回归的基本概念在机器学习的有监督学习中，回归（Regression）是一种常见的任务，它的目标是通过观察数据来建立一个模型，用一个或多个自变量来预测因变量的值。

机器学习之心

回归预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络结合双向门控循环单元融合注意力机制多输入单输出回归预测CNN-BiGRU-Attention，即卷积神经网络（CNN）结合双向门控循环单元（BiGRU）并融合注意力机制（Attention）的多输入单输出回归预测模型，是一种强大的深度学习架构，特别适用于处理序列数据。以下是对该模型的详细解析：

猫头不能躺

【pytorch】softmax回归通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中Fashion-MNIST由10个类别的图像组成，每个类别由训练数据集（train dataset）中的6000张图像和测试数据集（test dataset）中的1000张图像组成。因此，训练集和测试集分别包含60000和10000张图像。测试数据集不会用于训练，只用于评估模型性能。每个输入图像的高度和宽度均为28像素。数据集由灰度图像组成，其通道数为1。 Fashion-MNIST中包含的10个类别，分别为t-shirt

像污秽一样

动手学深度学习-线性神经网络-7softmax回归的简洁实现目录初始化模型参数重新审视Softmax的实现优化算法训练小结在线性回归的实现中，我们发现通过深度学习框架的高级API能够使实现

像污秽一样

动手学深度学习-线性神经网络-softmax回归目录分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算小批量样本的矢量化损失函数对数似然softmax及其导数

【代码pycharm】动手学深度学习v2-09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集课程链接

【返璞归真】-Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收缩和选择算子）Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收缩和选择算子）是一种线性回归方法，主要用于变量选择和特征稀疏化。其基本思想是在最小化残差平方和的目标函数中加入一个 ℓ 1 \ell_1 ℓ1 范数的惩罚项，从而对模型的复杂度进行约束。

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）Lasso 回归是一种线性回归方法，通过引入正则化（绝对值惩罚项）约束回归系数，既能解决多重共线性问题，又具有特征选择能力。

回归任务与分类任务应用及评价指标在能源系统中，回归任务与分类任务的应用非常广泛，分别对应着不同类型的模型和预测目标。本文将详细介绍这些任务的具体应用及其适用的评价指标。

数据挖掘之回归算法回归分析是数据挖掘中最常见的技术之一，它用于建立自变量（或称特征）与因变量（或目标变量）之间的数学关系。回归模型不仅在统计学中占据重要地位，也广泛应用于预测、优化、风险管理等各个领域。在数据挖掘中，回归算法用于对连续型变量进行建模和预测，具有广泛的应用场景，包括房价预测、销售预测、金融风控等。

墨绿色的摆渡人

用 Python 从零开始创建神经网络（十六）：二元 Logistic 回归现在我们已经学习了如何创建和训练神经网络，让我们考虑神经网络的一种替代输出层。到目前为止，我们使用的输出层是一个概率分布，其中所有值表示特定类别为正确类别的置信水平，这些置信度之和为1。我们现在将讨论另一种输出层选项，其中每个神经元分别代表两个类别——0表示其中一个类别，1表示另一个类别。这种类型输出层的模型被称为二元逻辑回归。这种单个神经元可以区分两个类别，例如猫和狗，但也可以区分猫和非猫，或者任何两类的组合，你甚至可以有多个这样的神经元。例如，一个模型可能有两个二元输出神经元。其中一个神经元可以区分“

胖哥真不错

Python实现ARIMA-LSTM回归模型预测股票价格项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

Python当打之年

【机器学习 | 基于Lasso回归和随机森林的上海链家二手房房价预测】本期将利用Lasso回归和随机森林模型对上海链家二手房数据进行分析与预测看看哪些特征对上海二手房房价影响比较大、不同算法模型对房价预测准确度如何等，希望对大家有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）梯度提升树是一种基于**梯度提升（Gradient Boosting）**框架的机器学习算法，通过构建多个决策树并利用每棵树拟合前一棵树的残差来逐步优化模型。

只怕自己不够好

深度剖析 K 近邻算法：分类、回归实战及优劣势分析简介：本文全面且细致地讲解了 K 近邻算法，开篇点明掌握该算法需先理解特征空间这一关键概念，通过水果、鸢尾花数据集实例，助读者明晰特征空间维度构成；接着深入剖析 K 近邻算法原理，涵盖分类、回归两大应用方向。分类部分，详述从导包、样本生成、绘图到预测及邻近点绘制的完整实操流程，还贴心指出 sklearn 导包易错点；回归板块，依次展示数据集生成、模型训练、预测及结果可视化步骤。文末精准总结 KNN 算法参数、优缺点及改进方法，是新手入门、老手温故 K 近邻算法的优质参考。