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文档摘要

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非同分布抽样下回归学习算法的理论与实践探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，成为众多领域关注的焦点。统计学习算法作为处理数据的重要工具，应运而生并得到了迅猛发展。从传统的线性回归、决策树，到近年来备受瞩目的深度学习算法，统计学习算法在模式识别、数据挖掘、人工智能等领域发挥着举足轻重的作用，推动了众多科学研究和实际应用的进步。

然而，在实际应用中，传统的统计学习算法往往基于独立同分布（IID）假设，即假设样本数据是独立抽取且服从相同的概率分布。但在许多现实场景中，这一假设很难满足。例如，在时间序列数据中，数据点之间存在着时间