IDL格式文件，可在IDL软件中打开进行长时间序列的数据的回归分析

通常将序数回归（OR）定义为输入样本按序数等级进行排序的任务。 OR已经发现了各种各样的应用程序，并且已经完成了很多工作。 但是，大多数现有工作都集中在有监督/半监督的OR分类上，并且尚未明确解决半监督或OR聚类的问题。 在现实世界的OR应用程序中，标记大量的训练样本通常是耗时且昂贵的，而可以使用一组未标记的样本来建立OR模型。 此外，尽管样本标签不可用，但有时我们可以获得未标记样本的相对排名信息。 此样本排名信息可用于完善OR模型。 因此，如何在未加标签的样本上建立OR模型并将样本排名信息纳入提高聚类精度的过程仍然是OR应用程序的主要挑战。 在本文中，我们考虑了具有样本排序约束的半监督OR聚类问题，该问题给出了未标记样本的相对排名信息，并提出了一种用于半监督OR聚类的最大余量方法。 一方面，M²SORC寻求一组平行的超平面，以将未标记的样本划分为多个簇。 另一方面，提出了损失函数以将样本排名信息纳入聚类过程。 结果，制定了M²SORC的优化函数，以最大程度地增加最接近的相邻簇的余量，同时最大程度地减少与样本排序约束相关的损失。 在OR数据集上进行的大量实验表明，所提出的M²SORC方

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码农 转 机器学习，logistic regression 推导过程，有启发，0基础可看懂，用颜色标注的很清楚 （免费公开版）

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This paper takes the p-adic representation of integers as the research object to realize the distance measurement of integers in the p-adic metric space. The authors firstly apply the Euclidean algorithm to infer the coefficients of a positive integer in polynomial representation, whose corresponding negative integer can be obtained with the help of the similar solution method of binary complement; secondly, the coefficients are respectively mapped into from mod p to mod the n-th power of p laye

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By applying support vector regression, the modeling data of rice leaves collected in our study were grouped into sample training set and test set, and three machine learning prediction models on rice growing environment against leaf blade length, width and SPAD value were constructed..