一种新兴的(🤼)回归方法(fǎ )是(shì )弹性网络回归。它是一种基于L1和L2正则化的线性回(🍱)(huí )归(guī )方法(fǎ ),可以同时实现变量选(xuǎn )择和模型(😃)复杂度的控制。另一(yī )种方法是核回归,它(tā )使用核函数(shù )来(lái )处(🗝)(chù )理非(fē(👺)i )线性关系,可以更好地拟(🌵)合复杂的数据模(mó )式。此外,深度学习和神经(jīng )网络也被应(yīng )用于回(huí )归(💾)分析,通(tōng )过构建多层(➡)(céng )次的神经元(yuán )网络来提高预测准确(què )度(dù )。
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一种新兴的(🤼)回归方法(fǎ )是(shì )弹性网络回归。它是一种基于L1和L2正则化的线性回(🍱)(huí )归(guī )方法(fǎ ),可以同时实现变量选(xuǎn )择和模型(😃)复杂度的控制。另一(yī )种方法是核回归,它(tā )使用核函数(shù )来(lái )处(🗝)(chù )理非(fē(👺)i )线性关系,可以更好地拟(🌵)合复杂的数据模(mó )式。此外,深度学习和神经(jīng )网络也被应(yīng )用于回(huí )归(💾)分析,通(tōng )过构建多层(➡)(céng )次的神经元(yuán )网络来提高预测准确(què )度(dù )。
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