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[全网独家原创]FVIM-XGBoost多输出回归基于四向量优化算法优化XGBoost多输出回归Matlab代码(多输入多输出)每个输出都有以下线性拟合图等四张图！！！具体看图，独家图像！！！程序已经调试好，替换数据集根据输出个数修改outdim值即可运行！！！数据格式为excel！(如下)需要其他算法的都可以定制......
- 十大时间序列模型最强总结（九）贝叶斯结构时间序列模型（BSTS）
九、贝叶斯结构时间序列模型（BSTS）1.原理BSTS模型是基于贝叶斯框架的时间序列建模方法，它允许对时间序列数据中的趋势、季节性和假期效应进行建模。BSTS模型结合了结构时间序列模型和贝叶斯推断方法，以提供灵活的建模能力。2.核心公式推导：趋势：使用随机游走模型或加法趋势模型。季......
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- pymc和贝叶斯模型编程（1）
pymc和贝叶斯模型编程（1）简介和安装简介PyMC是一个Python概率编程库，允许用户使用简单的PythonAPI构建贝叶斯模型，并使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法对其进行拟合。PyMC致力于使贝叶斯建模尽可能简单、轻松，让用户能够专注于他们的问题而不是方法。具有如下特性：......
- 【机器学习】8. 逻辑斯蒂回归 Logistic function(sigmoid),cross-entropy error,Log-l
Logisticfunction线性分类器Logisticfunction(sigmoid)极大似然估计Log-likelihoodloss线性分类器Logisticregression是一个线性分类器。如图，1为蓝色，0为红色。这条直线叫做直线边界Logisticfunction(sigmoid)......
- 基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）
简介 梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理 在梯度提升......
- 清末留美幼童:探索与回归
1872年8月11日，上海码头，30名年龄介于10至16岁的孩子踏上前往美国的轮船，成为清朝公派赴美留学的第一批幼童。这些孩子身上寄托了清廷洋务派实现国家复兴的希望，他们肩负着清帝国的未来。但在出发前，他们与家长一同与清廷签署了一份正式合同，内容明确指出，如果孩子在国外生病或死......
- 经典统计 与 贝叶斯统计介绍
1.经典统计经典统计使用频率学派的方法，依赖于样本数据的频率分布进行推断。在经典统计中，参数被认为是固定但未知的，而推断过程主要是基于样本数据的统计性质进行。常见的经典统计方法包括置信区间、假设检验等。思想：从样本中直接观察频率，然后通过该频率来估计总体的参数。......
- Spark MLlib模型训练—回归算法 Decision tree regression
SparkMLlib模型训练—回归算法Decisiontreeregression在机器学习中，决策树是一种常用且直观的模型，广泛应用于分类和回归任务。决策树回归(DecisionTreeRegression)通过将数据集分割成多个区域，构建一棵树形结构，以预测目标变量的连续值。本文将详细探讨Spark中的决......
- Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)
SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归（GeneralizedLinearRegression,GLR）便应运而生。GLR是线性回归的扩展，能够处理非正态分布的目标......
