回归

最新推荐文章于 2025-12-25 16:31:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-25 16:31:19 发布 · 316 阅读

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#wpf #android #数据结构 #解密 #算法 #c

好久没有来csdn的博客了。最近终于重新拿起书，决定再学习学习，充充电。

最近看的书有《数据结构与算法分析 C++版》，《Android 开发解密》，还有一本wpf开发的入门指导

大家有谁对Android和wpf感兴趣的，不妨一起研究研究~~

确定要放弃本次机会？

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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）

杨秀璋的专栏

07-03

5万+

前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。

关于折线回归

gongdiwudu的专栏

12-19

5624

今天的帖子主要是关于使用折线回归找到最佳值。即将某条曲线分解成包络线段，然后用分段回归方式优化。但它也涉及使用 SAS 和 R 的剂量反应研究和样条曲线。

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线性回归

herosunly的博客

03-07

1万+

线性回归的定义外事问谷歌,内事问百度。对于机器学习的重要概念的定义，我们需要去维基百科学习。原因在于两点，一为中文的翻译可能会误导人或者丢失一些重要知识点，二为百度百科中定义的内容良莠不齐。先把维基百科的定义搬运过来：In statistics, linear regression is a linear approach to modelling the relationship betwe...

回归测试详解

T_Y_F_的博客

12-09

3932

回归测试详解

多元线性回归模型

热门推荐

小高~的博客

11-28

3万+

本文主要介绍多元线性回归模型的概念及引入，模型构建的基本假定，如何去估计参数，随后介绍模型的检验及注意事项，最后介绍利用模型如何预测。

多元回归分析

weixin_52640021的博客

12-12

9490

回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具。通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有：线性回归，0-1回归，定序回归，计数回归和生存回归。其划分的依据是因变量Y的类型。一、回归的思想回归分析：研究X和Y之间的相关性。相关性：不解释Y:因变量，类型：1）0-1变量：1是好瓜，0是坏瓜。2）定序变量：Y为a,b,c,d或者为1，2，3，4....表示不同的水平3）计数变量：次数，非负整数（完成作业的次数）

LASSO回归

fakerth的博客

09-10

9656

LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。它由Robert Tibshirani于1996年提出，作为传统最小二乘回归方法的替代品。

线性回归算法

unhurried人生——冕临的博客

07-25

7798

线性回归算法概述线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。线性回归模型是相对简单的回归模型，对一个或多个自变量之间的线性关系进行建模，可用最小二乘法求模型函数。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 ......

Logistic模型回归

weixin_74105361的博客

05-28

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logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。

用Python实现9大回归算法详解——01. 线形回归算法

qq_41698317的博客

08-12

6506

通过本次详细的解析，我们深入探讨了线性回归的数学原理、模型实现、假设条件、模型评估以及实际案例应用。线性回归作为一种经典的回归分析方法，具有广泛的应用场景和较强的解释性。然而，在线性回归的应用过程中，需注意模型假设的验证、多重共线性的处理以及模型的扩展性问题。通过合理地应用线性回归模型，可以帮助我们在数据分析与预测中取得良好的效果。

Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归

06-13

1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上...

C++实现回归算法(逻辑回归线性回归)

03-17

回归算法是机器学习领域中的基础方法，用于预测连续数值型数据。C++作为一门强大的编程语言，被广泛应用于科学计算和高性能计算，因此在实现回归算法时，C++提供了高效和灵活的选择。本主题主要围绕两个核心概念展开...

鸿蒙企业级工程化与终极性能调优实战

最新发布

myingrid的博客

12-25

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本文介绍了鸿蒙企业级工程化与性能调优的核心内容。重点包括企业级应用的三大核心体系：模块化架构、组件化开发和自动化流程。通过将"分布式智能待办"应用重构为6个独立模块（entry/todo-core/ai-module/hilink-module/i18n-module/common），实现高内聚低耦合。同时抽象出可复用组件库，如TodoCard组件支持多端适配和国际化。性能优化目标包括冷启动<1s、滑动>60fps、内存泄漏<0.01%等。还介绍了使用DevEco St

WPF动画制作分享

Poetindusk

12-23

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本文介绍了WPF动画制作的基本方法，包括旋转动画、缓动函数的使用以及性能优化技巧。通过"旋转狗头"示例演示了简单动画实现，并说明可通过官方缓动函数简化开发。文中还提及高帧率对显示效果和性能的影响，建议合理控制帧率。此外，介绍了颜色动态变化、径向渐变中心点调整等进阶效果，以及自定义路径动画的实现方式，为开发者提供了从基础到高级的动画制作指导。

WPF HTTPS 通信示例使用说明

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12-23

877

摘要：本文介绍了一个基于WPF和MVVM模式的HTTPS通信应用，支持GET/POST/PUT/DELETE四种HTTP方法。应用包含URL输入框、方法选择、请求体编辑和响应显示区域，采用HttpClient进行异步请求处理，通过INotifyPropertyChanged实现数据绑定。文章详细说明了界面功能、使用示例、技术架构（包括Model-View-ViewModel分层设计）以及异常处理机制，并提供了完整的代码实现。该应用可作为WPF开发HTTP客户端的参考模板，支持HTTPS证书验证和跨域请求处理

LiveCharts WPF MVVM 图表开发笔记

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本文介绍了基于WPF和LiveCharts 0.97.0实现的图表应用开发框架。采用MVVM设计模式，通过BaseViewModel实现属性变更通知，RelayCommand处理UI命令绑定。重点讲解了LiveCharts的关键用法，包括数据容器ChartValues的使用、折线图/柱状图/饼图的系列配置，以及坐标轴设置和饼图交互事件处理。文章还详细说明了数据流转逻辑和XAML关键配置，并指出版本适配性和自动更新等注意事项。最后提出了数据验证、多系列图表支持等扩展方向，为WPF图表开发提供了完整的技术方案。

基于倍福控制系统和WPF构建工控安全监控系统的完整方案

ponygame的博客

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摘要：本文介绍了一个基于WPF上位机与倍福PLC的工业控制系统设计方案。系统采用ADS通信协议实现上位机与PLC的数据交互，集成运动控制、安全门联锁和温度保护等功能。重点阐述了安全机制设计，包括双通道冗余校验、1ms周期的安全任务处理以及SIL3级安全控制实现。系统采用MVVM架构进行WPF开发，实现实时数据绑定和安全状态可视化。该方案已成功应用于汽车生产线，达到MTBF≥5000小时，安全响应时间<15ms的性能指标，并建立了完善的安全事件日志数据库。

WPF 使用内存映射显示相机传回的图像数据

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12-23

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set;set;set;其中GrayPixel 表示相机图像数据，是指向字节数组的指针；Width和Height分别表示图像的宽度和高度；

岭回归与Lasso回归的基础及OLS回归矩阵解析

资源摘要信息:"本次分享的主题是数学建模中重要的回归分析技术，包括岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）以及普通最小二乘法（Ordinary Least ...