XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自变量
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
评估美国财政空间-Vanguard
注意：除了相关的周期性和结构自变量外，美国政府的财政反应功能是使用债务/GDP与主要平衡之间的逻辑关系进行建模的。自变量将输出差距包括潜在GDP的百分比，财政支出差距占GDP的百分比，贸易开放度占GDP的百分比以及20年的前进人群比率。然后，使用国会预算办公室的利率和经济增长预测的增长调整的利息曲线来计算债务限额。该模型是使用1980年至2019年的年度数据估算的。资料来源：经济分析局，美国财政部，国际货币基金组织和联合国。
机器学习早期发现神经退行性疾病
逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法，该算法基于一组自变量，预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值，作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反，它适合线性预测一个或多个因变量的线，逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的，因为影响帕金森氏病分类（PD）的属性没有线性相关；相反，它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
警务中人与多架无人机互动的评估...
2.1 参与者 ................................................................................................................................ 8 2.2 设备 ................................................................................................................................ 8 2.3 设置 ................................................................................................................................ 9 2.4 实验步骤 ........................................................................................................................ 10 2.5 评估工具 ........................................................................................................................ 12 2.6 因变量和自变量 ...................................................................................................... 13
CSCL的实验和准实验研究
摘要（Quasi）实验设计在CSCL研究中起着重要作用。通过积极操纵一个或几个自变量，同时保持其他影响因素持续并使用随机化，它们允许确定此类自变量对CSCL研究人员可能对一个或多个因变量的因果影响。到目前为止，（准）实验性CSCL研究主要研究了某些工具和脚手架对希望的学习过程和结果变量的影响。虽然早期的CSCL研究主要忽略了在同一组中学习的学习者的数据相互依存关系，但最新的研究使用了更高级的统计方法来分析不同CSCL设置对学习过程和结果（例如多级建模）的影响。由于心理学的复制危机，预注册和开放科学运动对使用（Quasi）实验设计的CSCL研究也变得越来越重要。
基于上下文的可视化策略使自动化的人机交互检查系统能够增强风暴风险工程师的态势感知能力
简介 ................................................................................................ 167 研究问题 ...................................................................................... 170 假设 ................................................................................................ 170 方法 ................................................................................................ 171 研究样本 ................................................................................................ 171 仪器 ................................................................................................ 172 模拟 ................................................................................................ 172 刺激 ................................................................................................ 172 自变量 ............................................................................................. 172 因变量 ............................................................................................. 173 程序 ................................................................................................ 174 数据分析 ............................................................................................. 175 结果 ................................................................................................ 176 SAGAT ............................................................................................. 176 性能 ................................................................................