K最近邻算法（KNN）分类与回归应用
K 最近邻算法（KNN）是一种直观且有效的机器学习算法，尤其适用于分类和回归问题。简单来说，它通过计算输入数据点与训练数据点之间的距离，根据最邻近的 K 个点来做出预测。最常见的应用场景包括图像识别、推荐系统等。你只需选择 K 值，计算距离，并找到 K 个最近邻，再做分类或者回归预测。算法本身蛮简单
分类与回归
当前话题为您枚举了最新的分类与回归。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
岭回归与LASSO回归
岭回归和LASSO回归是两种常用的线性回归模型，用于在存在共线性的情况下提高模型的稳定性。
随机森林算法在回归与分类任务中的数据与实现
本资源涵盖了随机森林算法在回归和分类任务中的数据处理方法及代码实现。
logistic回归
利用python3对Logistic算法进行实验
Logistics回归
逻辑斯蒂回归，用Python语言写的，比较简单，在小数据集上准确率为100%，资源中包含完整代码及测试数据
线性回归与非线性回归在Delphi中的应用
线性回归和非线性回归是数据中的常用方法，能帮你找到自变量和因变量之间的关系。线性回归就像在一堆散点中拉一条直线，它假设数据之间是线性关系。用最小二乘法就能找到这条直线，简单又高效。不过，非线性回归就更复杂了，它用指数、对数等函数来拟合数据，适用于更复杂的情况。你如果用 Delphi 来做这些，基本上
Python 回归分析
此资源提供了使用 Python 进行回归分析的指南。
数据回归
数据回归
Logistic回归代码与数据集
此资源提供了机器学习实战第五章中的Logistic回归相关代码和数据集，供参考使用。
Python线性回归考试技巧与实践
讨论Python中线性回归的实际应用和考试技巧，重点介绍如何在Python环境下进行线性回归分析及其相关实践。