什么是回归
答案：回归是一种统计学方法，用于预测一个或多个自变量对因变量的影响。它可以帮助我们理解变量之间的关系，并预测未来的趋势。常见的回归分(fēn)析(xī)包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
先验概率
答案：先验概率是指在考虑到所有可能的情况之前，根据以往的经验、知识、假设等因素所确定的概率，是一种主观判断的概率。在贝叶斯统计学中，先验概率是指在进行贝叶斯推断时，对于未知参数的概率分布的先前知识或信仰。
fisher判别法
答案：Fisher判别法，又称为线性判别分(fēn)析(xī)（Linear Discriminant Analysis，LDA），是一种经典的模式识别算法。它通过对数据进行线性变换，将高维数据映射到低维空间中，并且使得不同类别之间的距离尽可能大，同一类别内部的距离尽可能小，从而实现分类的目的。Fisher判别法主要应用于二分类问题，但也可以扩展到多分类问题。
期望值是什么意思
答案：期望值是指在一组数据中，每个数据发生的可能性乘以其对应的数值后的总和，通常表示为E(X)，其中X为数据。它可以用来描述一个随机变量的平均值或预测某个事件的平均结果。
什么是回归分析
答案：回归分(fēn)析(xī)是一种统计分(fēn)析(xī)方法，用于研究变量之间的关系，并用一组变量来预测另一组变量的值。通常，回归分(fēn)析(xī)用于解释一个因变量（如销售额）与一个或多个自变量（如广(guǎng)告(gào)支出、价格、人口统计数据等）之间的关系。回归分(fēn)析(xī)可以用于预测未来趋势、评估变量之间的影响、发现隐藏的关系等。
什么是回归测试
答案：回归测试是软件测试中的一种测试方法，旨在验证对于已经修复的缺陷或进行了修改的功能，系统是否仍然能够正常运行，并且没有引入新的缺陷。回归测试通常在软件的发布前进行，以确保软件的稳定性和可靠性。
加权求和什么意思
答案：加权求和是一种数学(xué)运(yùn)算方法，它是将一系列数值按照一定的权重进行相加的过程。在加权求和中，每个数值都有一个对应的权重值，这个权重值可以反映该数值在整个数列中的重要程度或者影响力。加权求和的结果是所有数值与对应权重的乘积之和。
什么是权值
答案：权值是指在某个系统或算法中，不同元素或变量所拥有的不同重要性或影响力的量化值。在机器学习、搜索引擎、数据挖掘等领域中，常常使用权值来衡量不同因素对结果的贡献程度，从而进行优化和决策。例如，在搜索引擎中，网页的权值通常由其内容质量、外部链接数量和质量等因素决定，而这些因素的权值则需要根据具体情况进行调整和优化。
什么是二分法
答案：二分法，也称为二分查找，是一种在有序数组中查找特定元素的算法。它通过将数组分成两半来查找元素，如果目标元素小于中间元素，则在数组的左半部分继续查找，否则在数组的右半部分继续查找。这个过程不断重复，直到找到目标元素或确定其不存在为止。二分法的时间复杂度为O(log n)，是一种高效的查找算法。
什么是回归模型
答案：回归模型是一种用于预测连续变量的统计模型，它通过分(fēn)析(xī)自变量和因变量之间的关系来建立一个数学函数，从而预测因变量的值。回归模型可以用于解决许多问题，如商品销售量预测、房价预测、股票价格预测等。常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等。
什么是加权
答案：加权是指在计算或统计中，对不同的数据或变量赋予不同的权重或重要性，以便更准确地反映实际情况或得出更合理的结论。加权可以用于各种数据分(fēn)析(xī)和评估中，如加权平均数、加权回归分(fēn)析(xī)、加权投票等。
什么是回归热
答案：回归热是指在某个领域或某个事物曾经非常热门后，经过一段时间的冷静期后，重新引起公众和媒体的关注和热议。这种现象通常是由于某个领域或事物的新进展、突破或重大事件引起的。回归热可以带来新的机遇和挑战，也可能会引起过度炒作和泡沫。
负相关是什么意思
答案：负相关是指两个变量之间的关系是反向的，即其中一个变量增加时，另一个变量会减少。例如，身高和体重之间就存在负相关，身高增加时体重会减少。在统计分(fēn)析(xī)中，负相关的关系可以用负的相关系数来衡量。