本文描述了最新的回归技术随机森林分位数回归森林（QRF）的新扩展，以应用于具有数千个特征的高维数据。 我们提出了一种新的子空间采样方法，该方法从两个单独的特征集中随机抽取一个特征子集，一个特征集包含重要特征，另一个特征集包含次要特征。 这两个功能部件集基于功能部件的重要性度量对输入数据进行分区。 通过使用特征置换产生分区原始重要性特征评分首先进行，然后应用p值评估将重要特征与次要特征分开。 新的子空间采样方法能够从袋装样本数据生成树，而回归误差较小。 对于点回归，我们从两个分位数Q0：05和Q0：95之间的范围中选择Y的预测值，而不是回归随机森林中使用的条件均值。我们的实验结果表明，具有这些扩展的随机森林要优于回归随机森林和分位数回归森林减少均方根残差。

Geometric loss functions for camera pose regression论文的报告ppt，纯个人制作，原创。

matlab如何用代码拟合幂函数正则化线性回归与偏差与方差 在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 在进行编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。 要开始练习，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到您希望完成练习的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave / MATLAB中的cd命令更改为该目录。 您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到有关安装Octave / MATLAB的说明。 这种分配有助于我们理解偏差和方差如何与模型的可预测性不同。 本练习中包含的文件 ex5.m-引导您完成练习的Octave / MATLAB脚本ex5data1.mat-数据集Submit.m-将解决方案发送到我们服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能规范化函数fmincg.m-功能最小化例程（类似于fminunc ）plotFit.m-绘制多项式拟合trainLinearReg.m-使用您的成本函数训练线性回归 [1] linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数 [2] le

Spatial_Regression

XGBRegressor：使用Python 2.7，scikit-learn和XGBoost进行回归问题的简单实现

面部吸引力预测 这是使用地标特征和gabor过滤器预测面部吸引力的存储库。 从以下获得的功能： 面部距离 面部比例 伽柏滤波器 如何运行： 首先必须通过运行generate_features.py生成所有功能 然后，您可以通过运行train.py来训练自己的模型 您可以通过运行demo.py对单个图像进行测试（在开头给出路径） 所需的库：Dlib，OpenCV，numpy，scipy，sklearn，imutils 验证结果： 演示： 请参阅下载整个数据集。

LogisticRegression_LeadScoring 问题陈述： 一家名为X Education的教育公司向行业专业人士出售在线课程。 在任何一天，许多对课程感兴趣的专业人士都会在他们的网站上登陆并浏览课程。 现在，尽管X Education获得了很多潜在客户，但其潜在客户转换率却非常低。 例如，如果说他们一天之内获得100个销售线索，那么其中只有大约30个被转换。 为了使此过程更有效率，该公司希望确定最有潜力的潜在客户，也称为“热门潜在客户”。 如果他们成功地识别出这组潜在客户，则潜在客户转换率应该会上升，因为销售团队现在将更多地专注于与潜在潜在客户进行沟通，而不是打电话给每个人。 X Education已任命您帮助他们选择最有希望的潜在客户，即最有可能转化为付费客户的潜在客户。 公司要求您建立一个模型，在该模型中，您需要为每个潜在客户分配潜在客户得分，以使潜在客户得分较

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：regression_极限学习机在回归拟合问题中的应用研究_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

UCI_CpuPerformance_Regression- 使用UCI CpuSet进行回归 数据集：您可以通过获取数据 df = pd.read_csv('./machine.data', sep=',', header=None) 数据集属性信息： 供应商名称：30（顾问，amdahl，apollo，basf，bti，burroughs，crd，cambex，cdc，dec，dg，地层，四相，古尔德，霍尼韦尔，hp，ibm，ipl，magnuson，微数据，nas，ncr ，nixdorf，perkin-elmer，prime，siemens，sperry，sratus，wang） 型号名称：许多独特的符号 MYCT：机器循环时间（以纳秒为单位）（整数） MMIN：最小主内存（以千字节为单位）（整数） MMAX：最大主内存（以千字节为单位）（整数） CACH：高速缓存内

基于lstm算法在MATLAB对短期风速进行预测(Based on LSTM algorithm, short-term wind speed was predicted in MATLAB)