回归分析是统计学和机器学习中广泛使用的技术，主要用于建立因变量与自变量之间的关系模型。在实际应用中，回归分析不仅可以帮助我们理解数据，还能进行有效的预测。本文将深入探讨回归分析的基本概念、常用的回归算法、应...

作为社会动物，人类行为的本质在于彼此间无处不在的互动，而人类彼此间的互动又往往是在一个个局部群落环境下发生的，由此便有了“人以群分”之说。对于“人以群分”，简单的理解通常为特定时点下根据某一分类因素而对个体进...

在机器学习中，分类和回归是两大核心算法。它们广泛应用于不同类型的预测问题。分类用于离散的输出，如预测图像中的对象类型，而回归则用于连续输出，如预测房价。本文将深入探讨分类与回归的区别，并通过代码示例展示它们在实...

平均值是一组数据的算术平均数，计算方法是将所有数值相加后除以数据的总数。它是最常用的集中趋势度量，但容易受极端值影响。

前面我们使用手动的方式来构建了一个简单的线性回归模型，如果碰到一些较大的网络设计，手动构建过于繁琐。所以，我们需要学会使用 PyTorch 的各个组件来搭建网络。...

线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。

在数据科学日益重要的今天，线性回归算法以其简单、直观和强大的预测能力，成为了众多领域中的基础工具。本文将详细介绍线性回归的基本概念、核心算法，并通过五个具体的使用示例来展示其应用，同时探讨其面临的挑战，并对未来...

因变量（Y）与自变量（X）间的线性关系并非一般性特征，引入非线性（nonlinearities）关系很有必要。在应用研究中，最常见的非线性关系通常有两种：

在现代商业环境中，评估政策干预的效果是制定和优化战略的关键。然而，找到一种科学且有效的方法来衡量这些政策的实际影响常常是一个挑战。回归不连续设计（Regression Discontinuity Design, RDD）作为一种准实验设计方法，为...

✒️线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。