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    【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类(深度详细附源码)

    查看之前文章请点击右上角,关注并且查看历史消息 所有文章全部分类和整理,让您更方便查找阅读。请在页面菜单里查找。 相关内容:(点击标题可查看原文) 第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础,后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务,评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型,一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义,通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与

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    JCCP:亲子神经同步:一种阐明学龄前儿童应激性双向相关的新方法

    研究背景:迄今为止有关应激性的研究都主要从个体内差异的角度开展。然而,人际交往中的双向交流过程对其的影响却鲜受重视。亲子互动中的双向同步困难可能是幼儿应激性的一个重要影响因素。神经成像方法的创新,使神经同步的测量能够量化亲子间双向的同步反应,并有助于阐明儿童应激性的神经基础。我们使用破坏性行为诊断观察表(Disruptive Behavior Diagnostic Observation Schedule):生物同步(DB-DOS:BioSync)作为范式,探索亲子神经同步能够作为学龄前儿童心理病理学上人际交往困难的潜在生物学机制。本研究由华盛顿大学圣路易斯的研究者发表在Journal of Child Psychology and Psychiatry杂志。

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