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RSS订阅原创 风速插补模型MFAPWN学习笔记
MFAPWN（Multifactored Wind Power Network）模型是用于风速数据插补的一种方法，旨在通过分析风速的多因子关系（如气象因素、空间位置等）来补充缺失的风速数据。在风力发电和气候预测中，由于风速数据的缺失或不连续，插补模型发挥了重要作用。
2025-10-11 07:54:45
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原创 分位数回归模型学习笔记
分位数回归（Quantile Regression）是一种回归方法，通过估计数据的不同分位数（如中位数、上四分位数、下四分位数等）来描述响应变量与解释变量之间的关系。与传统的最小二乘法回归不同，分位数回归提供了不同位置（分位数）上的回归系数，从而能够捕捉数据的非对称性和偏态分布。
2025-10-11 07:53:47
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原创 XGBoost学习笔记
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是由陈天奇（Tianqi Chen）和他的团队开发的一个开源机器学习算法，它是Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）算法的扩展，专门针对大规模数据处理进行了优化。XGBoost通常被认为是解决实际机器学习问题时最强大的工具之一，尤其是在处理结构化数据（表格数据）时。
2025-10-11 07:52:57
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空空如也
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