基于随机森林回归的手臂末端力的软测量方法.pdf,针对手臂康复训练后仍缺乏准确力觉的康复病人提出了一种手臂末端力的软测量方法。采用肌电信号（EMG）传感器与手臂姿态传感器获取的数据综合描述手臂的综合状态信息，并作为随机森林回归的输入，将手臂末端力作为随机森林回归的输出。依据康复训练的基本动作单元，针对性的设计了“推拉”和“提放”两组试验，在离线状态下，利用力传感器测量得到的实际末端力与手臂的综合状态信息作为样本集，并通过大量样本数据训练随机森林回归算子得到稳定可靠的回归算子，最后通过在线预测手臂末端力与真实末端力输出的比较，验证了该方法的有效性。

本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题描述 现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。 如本文的问题： 我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。 因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。 数据如下图： 其中Dose of Mycotoxins 就是有毒物质，Dose of QCT就是治疗的药物。 其中蓝色底纹的数字就是输出结果

具体介绍可以看本人博客： 算法笔记（24）波士顿房价回归及Python代码实现https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125067084

资源详细介绍可以看我的博客： 算法笔记（11）逻辑回归算法及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124810682

高中数学回归课本公式优化修改简洁版

在图中绘制数据，然后以交互方式选择回归区域。 返回 polyfit 的结果。 例子： x=1:1:10;y=sin(x); f=数字； 情节（x，y）； [p,h] = figreg( f, 2 ); % 将二阶多项式拟合到图中的选定区域

用微软excel进行非线性曲线拟合回归分析，里面有详细例子，简单直观。

很棒的决策树研究论文 精选的决策，分类和回归树研究论文清单，包括来自以下会议的实现： 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 关于，，，和论文的类似集合以及实现。 2020年 DTCA：可解释的索赔验证基于决策树的共同注意网络（ACL 2020） 吴连伟，袁Yuan，赵永强，梁浩，安布琳·纳齐尔 隐私保护梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，吴兆敏，温则宜，何炳生 实用联合梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，温则宜，何炳生 最优决策树的有效推断（AAAI 2020） 弗洛伦特·阿韦拉内达（Florent Avellaneda） 使用缓存分支和边界搜索学习最佳决策树（AAAI 2020） 盖尔·阿格林（Gael Aglin），齐格弗里德·尼森（Pierre） 决策树集合分类器的抽象解释（AAAI 2020） 弗朗切斯科·朗佐托（Marco Zanella） （多任务）梯度增强树的可扩展功能选择（AISTATS 2020） Cuize Han，Nikhil Rao，Daria Sorokina，Karthik Subbia

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