Regression领域论文

资 源 简 介

Regression领域论文

详 情 说 明

回归分析是统计学和机器学习中用于预测连续型目标变量的经典方法。在学术研究中，回归领域的论文通常涉及以下几个核心方向：

基础理论发展 线性回归的数学推导与优化方法 广义线性模型的扩展研究 鲁棒回归对抗异常值的算法改进

应用领域创新 计量经济学中的因果推断 生物统计学的剂量反应模型 工程领域的可靠性预测

现代扩展方法 正则化回归（Lasso/Ridge/ElasticNet） 非线性回归模型（多项式、样条） 高维数据下的稀疏回归技术

高质量回归论文通常具备以下特征：严谨的数学证明、创新的模型结构、在基准数据集上的性能提升，以及明确的业务应用场景。近年来趋势显示，与传统统计方法结合的机器学习改进型回归模型更受学界关注。