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World File Search System线性回归
电池护照的效率淡出估计
摘要 - 提出了电池护照作为使电池使用和剩余价值更透明的方法。未来的欧盟电池指令要求该护照包含往返能源效率及其褪色。在本文中，提出了一种算法并证明了电池组的往返能源效率。该算法根据电池电流和SOC标识往返行程，并根据某些条件来表征这些往返。2D效率图是根据条件“温度”和“ RMS C率”的函数创建的。使用多个线性回归进行参数化，从而可以在相同条件下比较效率。在3。5年的时间内分析三个电池电池总线的数据显示，效率淡出高达0.86％。索引项 - 电源护照，电动汽车，电池效率，能源效率，多线性回归
解释毕业后公告漂移
线性回归是一种简单而强大的技术：它提供了可解释的系数，其渐近性能是完善的和已知的。无疑是使用财务数据时的默认模型，但是它的简单性变成了在高维环境中的弱点（参见GU，Kelly和Xiu（2020），Christensen，Siggaard和Veliyev（2023））。依靠标准线性回归率，在高维设置中很少有解释变量会引起无尽的设计组合，并最终导致无数结论，而金融的新时代（由大规模数据集和增加的计算能力控制）使这个问题加剧了问题。因此，我们认为朝着高维方法和数据驱动的方法迈进在某种程度上是不可避免的。本文展示了通过将资金和理论与现代统计和计算技术相结合的知识和理论来进行高维度推论的可能性。利用
基于依维莫司血液浓度的移植患者分类：使用免疫分子存在``错误分类''的风险？
建议依维莫司的治疗药物监测（TDM），以防止与服药不足有关的排斥风险，并最大程度地减少与上层面暴露有关的毒性作用[1]。可以使用两种主要方法进行此监测：具有基于质谱的分析检测的色谱程序，这些分析检测是对母体特异的，并且使用特定的抗体 - 抗原反应进行免疫测定，这些反应对与药物代谢物的交叉反应性敏感[2]。然而，从临床角度来看，测定之间的偏差可能会使人混淆，并导致调整依维莫司剂量的错误。国际治疗药物监测和临床毒理学免疫抑制药物科学委员会建议在理论值为1.0的10％以内的线性回归坡度，而线性回归截距则在零以截然不同的情况下截然不同[3]。
摘要。使用机器学习方法进行悬浮的沉积物估算。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水源
摘要。使用机器学习方法悬挂的沉积物估计。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水资源和液压结构很重要。在这项研究中，使用传统的多线性回归（MLR），机器学习方法（例如支持向量机（SVM）（SVM）和M5决策树（M5T）估算了河流的悬浮沉积物负载。每日流，每日最高和最低水温以及河流中悬浮沉积物浓度的数据都用作所有模型中的输入数据，以预测每日悬浮的沉积物排放。根据统计方法评估所有方法的性能。确定系数（R 2），均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）用作比较标准。总体而言，机器学习方法更好地预测了悬浮的沉积物排放。关键字：沉积物放电，预测，线性回归，支持向量机，M5树。简介
统计和机器学习.pdf
课程描述：介绍了Python或R中统计学习和实施中的基本概念。课程涵盖线性回归，逻辑回归，集合方法，模型学习的优化方法以及各种高级主题，例如深神经网络，内核学习和高斯过程。
可持续的EnergySense：一个预测的机器学习框架，用于优化住宅用电
摘要在一个经常被视为理所当然的世界中，消费的激增构成了巨大的挑战，包括二氧化碳排放和价格上涨。这些问题不仅影响消费者，而且对全球环境具有更广泛的影响。本文努力提出一种智能应用程序，致力于优化家用电器的电力消耗。它与Yolo一起采用增强现实（AR）技术来检测电气设备并提供详细的电力消耗见解，例如显示设备消耗率并根据使用设备的小时数来计算总电量消耗。该应用程序利用线性回归作为机器学习（ML）算法来基于过去的公用事业账单来开发接下来几个月的电力消耗预测模型。线性回归通常被认为是最轻巧的ML算法之一，使其适用于智能手机。该应用程序还为用户提供了选择其电力消耗习惯的实用提示。
深度学习简介（11-785/ 685/485） div>
- 常见算法：线性回归，决策树，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（K-NN）。- 深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多个层（深神经网络）的神经网络来对大型数据集中的复杂模式进行建模。
（c）皇家版权 2008 - 国家物理实验室
1. 简介 2. 线性代数 3. 因子分析 • 主成分分析 • 多元曲线解析 4. 多元回归 • 多元线性回归 • 主成分回归 • 偏最小二乘回归 5. 分类 • 主成分判别函数分析 • 偏最小二乘判别分析 6. 结论