回歸；分類
關注創建者：博集華仿 創建時間：2019-12-13
回歸；分類的實例教程
基于matlab的相關向量機（RVM）回歸和分類算法。該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機（SVM）的主要局限性。RVM關鍵是為每個權參數 都引入一個單獨的超參數 ，而不是一個共享超參數。程序已調通，可直接運行。
摘自:上海仿坤（LS-DYNA China）官網
http://lsdyna-china.com/info/68652.html
LS-OPT是一個基于仿真的優化設計工具，它能夠解決復雜的多階段設計過程或回歸/分類任務問題。LS-OPT既提供與LS-DYNA?的接口（例如，提取計算結果），也支持主流的前、后處理器，比如進行形狀優化的處理器。安裝軟件包里包含圖形的前、后處理工具，可對計算結果進行可視化。
- 核心學習內容：
- 機器學習和Python編程基礎
- 數據預處理和特征工程
- 有監督學習：回歸和分類模型
- 無監督學習：聚類和降維
- 模型評估、優化和性能指標
- 使用Python構建真實世界的AI項目
- 理解機器學習從頭到尾的完整工作流程
- 推薦理由：
- 結合真實世界案例和項目的實踐式學習
- 適合初學者，采用循序漸進的教學方式
- 即使沒有相關經驗，也能學習用于機器學習的Python
- 掌握數據科學、人工智能和科技行業崗位所需的技能
- 適用人群：
- 對Python和機器學習感興趣的初學者
- 有志成為數據科學家的人和人工智能愛好者
- 希望掌握機器學習技能的軟件開發者
- 任何想要使用Python構建實用AI模型的人
- 課程成果：課程結束時，你將能夠使用Python構建和部署機器學習模型，為進入人工智能、數據科學等領域的職業生涯打開大門。
展開 （多數表決），也可以用于回歸（均值）；
03 K近鄰模型是典型的 lazy-learning；
現在，數據分割支持回歸/分類數據和時序數據兩種模式，并引入了K-s檢驗來判斷分層方法是否合適，確保數據分割的科學性和有效性。
用戶界面也進行了優化，提供了直觀的設置選項，包括分層邏輯、抽樣依據、檢驗指標等，方便用戶輕松配置數據分割參數。此外，用戶可指定比例或樣本量，并選擇分箱策略，如等頻，以滿足不同的數據分析需求。
八、相關圖功能改造
DT25R2版本對相關圖功能進行了顯著優化。將數據分布、變量相關性以及置信橢圓更加直觀的展現出來，提升了相關性可視化效果，使數據關系呈現得更為清晰美觀。
九、重要性分析節點優化
重要性分析節點（MDI、MDA）功能更加豐富。新增按重要性排序篩選變量的選項，用戶將重要性閾值配置選擇為【重要性排序】后可以根據需要，結合圖像，選擇保留前n個變量，以此來篩選對輸出變量較為重要的特征變量。
十、峰值提取頁面展示優化
峰值提取頁面配置彈窗以及圖像增加自適應邏輯，操作面板無需上下拖拽，提高易用性，界面展示更加美觀。
十一、基礎架構升級、性能優化
此次更新大幅優化應用安裝和啟動速度，相比R1版本，軟件安裝時間提速 6 倍，啟動時間減少 60%。此外還進行了瀏覽器引擎升級，使得瀏覽器引擎性能大幅提升，硬件適配更加完善。
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1、AI驅動的根因分析
這是 DTEmpower 的核心優勢，它集成了回歸、時序、分類、聚類等 150 余種機器學習算法，且低代碼易上手，不需要深厚的算法背景，通過拖拽式建模和 AI Agent 輔助，質量工程師可以快速建立回歸模型或分類模型，量化各工藝因子對良率的貢獻率，實現“智能故障搜索”。
- 核心學習內容：
- 機器學習和Python編程基礎
- 數據預處理和特征工程
- 有監督學習：回歸和分類模型
- 無監督學習：聚類和降維
- 模型評估、優化和性能指標
- 使用Python構建真實世界的AI項目
- 理解機器學習從頭到尾的完整工作流程
- 推薦理由：
- 結合真實世界案例和項目的實踐式學習
現在，數據分割支持回歸/分類數據和時序數據兩種模式，并引入了K-s檢驗來判斷分層方法是否合適，確保數據分割的科學性和有效性。
用戶界面也進行了優化，提供了直觀的設置選項，包括分層邏輯、抽樣依據、檢驗指標等，方便用戶輕松配置數據分割參數。此外，用戶可指定比例或樣本量，并選擇分箱策略，如等頻，以滿足不同的數據分析需求。
回歸和分類等詞與監督學習有關，而無監督學習與聚類和關聯有關。
3. 通過強化學習進行學習
通過與環境互動和以獎勵或懲罰的形式提供反饋，網絡獲得了知識。找到一種隨著時間的推移優化累積獎勵的政策或策略是該網絡的目標。這種經常用于游戲和決策應用程序。
神經網絡的類型
可以使用七種類型的神經網絡。
? 將線性算法轉換為無限維非線性分類器和回歸器
如果我們在RBF內核上應用任何算法，如感知器算法或線性回歸，實際上我們會將我們的算法應用于我們創建的新無限維數據點。因此，它將給出一個無限維的超平面，在返回到我們的原始維度后，這將給出一個非常強的非線性分類器或回歸曲線。
因此，盡管我們應用了線性分類器/回歸，但它會給出一個非線性分類器或回歸線，這將是一個無限冪的多項式。
基于matlab的相關向量機（RVM）回歸和分類算法。該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機（SVM）的主要局限性。RVM關鍵是為每個權參數 都引入一個單獨的超參數 ，而不是一個共享超參數。程序已調通，可直接運行。
IterMVS以一種新的方式結合傳統的分類和回歸去提取深度圖。在DTU, Tanks&Temples 、 ETH3D數據集上驗證了IterMVS的效率和有效性。IterMVS模型在內存和運行時間上都是最有效的方法，且還能實現最優性能，在Tanks&Temples、ETH3D數據上具有很好的泛化性。
大數據————決策樹（decision tree）
決策樹（decision tree）：是一種基本的分類與回歸方法，主要討論分類的決策樹。
在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類的過程，可以認為是if-then的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。
決策樹通常有三個步驟：特征選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。
集成技術可以用來解決回歸和分類問題
下面我們將介紹各種集成學習的方法：
Voting
Voting是一種集成學習，它將來自多個機器學習模型的預測結合起來產生結果。在整個數據集上訓練多個基礎模型來進行預測。每個模型預測被認為是一個“投票”。得到多數選票的預測將被選為最終預測。
有兩種類型的投票用于匯總基礎預測-硬投票和軟投票。
檢測器網絡結構與缺陷區域生成網絡結構類似，包含 2個全連接層檢測頭，分別用于位置回歸和缺陷分類，缺陷檢測網絡總體結構如圖4 所示。
