线性回归操作步骤：数据准备、模型构建与预测 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CHQCwoGQgioxFEkKajpc35linoh/a2... 分析，来确定两种或两种以上变量相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 例子：身高体重预测、房价预测。 2、举例（1）身高体重身高体重预测就是一种线性回归。那身高体重预测 ...
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Java机器学习分类和预测模型的应用领域 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/R0vdw2Z3kiUYFAkopONcNImjn1e/a4Weka 是一个广泛使用的机器学习库，它提供了丰富的算法和工具，用于数据预处理、分类、聚类、回归等任务。Weka 具有友好的图形界面，方便用户进行实验和分析。
利用线性回归预测房价的Python 实践 - 飞书文档
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[算法学习] Gaussian Process Regression 高斯过程回归 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Am4wwW5JuiyHdQk1P01cdLZlnzc与传统的线性回归或多项式回归不同，高斯过程回归不依赖特定的函数形式，而是通过对数据点之间的关系进行建模，从而预测 ... 模型对该区域的预测越有信心。 plt.fill_between( ...
时间序列预测 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/wikcnwjfUgFYZ7YxgiWaNh7Rylb趋势项有两个重要的函数，一个是基于逻辑回归函数（logistic function）的，另一个是基于分段线性函数（piecewise linear function）的。 Prophet 通过首先指定允许速率变化的 ...
机器学习中的分类与回归任务 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OdXjwwUNYifP76ktaBLcPYPonJc/aa降水预测模型, 是一类时间序列相关的问题， 是一个有标注的监督学习的回归任务, 是使用在时间序列上前一部分的数据来预测后一部分的数据。通俗来说, 时间序列预测模型目的在 ...
探索LLM 嵌入在高级回归中的潜力：Google DeepMind 研究的新发现
https://docs.feishu.cn/article/wiki/VHirwbqrnixVmfk4F3Vc4XMRnce在当今的数据时代，大型语言模型（LLMs）的出现为数据分析带来了革命性的变化，尤其是在回归任务方面。传统的回归技术往往依赖于手工制作的特征和特定领域的专业知识来建模 ...
AI Feynman 2.0：从数据中学习回归方程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ug66w8QdAi7McikFupecJBomnFg/ae回归方程是一种用于描述变量之间关系的数学模型，在数据分析、预测等领域有着广泛的应用。传统的方法通常需要人工进行大量的数据分析和模型构建，这不仅耗时费力，而且对于 ...
利用机器学习进行股票价格预测的深度探讨 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/CY0vwRn9GiTmMPkKNrkcI0Jgn3f线性回归是一种简单而常用的机器学习算法，它试图找到自变量和因变量之间的线性关系。在股票价格预测中，可以将历史股票价格作为因变量，将其他相关因素作为自变量，通过线性 ...
微软Excel插件对企业提高预测准确性有何意义？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AA5Zw2g4hiqVsBkbrOGcPjnznWf/a9它可以识别出数据中的各种模式和趋势，这些模式和趋势可能是人类分析师难以察觉的。例如，在销售数据中，可能存在一些季节性的波动模式，或者是与某些外部因素（如经济形势、 ...