云联回归是指在云计算环境下，对模型进行训练和测试的方法。最新的云联回归方法包括使用深度学习技术、分布式计算平台和云计算服务来加速模型的训练和测试。此外，还可以采用自动化部署和管理工具，实现模型的快速迭代和更新。这些方法可以提高模型的准确性和效率，为企业提供更好的业务支持和服务。
云联回归（Cloud Regression）是指在云计算平台上进行的回归分析。最新的云联回归方法包括以下几种：
1. Apache Spark MLlib：Spark是一个在内存中进行大数据处理的计算框架，MLlib是Spark中的机器学习库，提供了多种回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso回归等。
2. TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的机器学习框架，可以在云端进行分布式计算，支持多种回归算法，包括线性回归、逻辑回归、岭回归等。
3. Amazon SageMaker：Amazon SageMaker是亚马逊AWS云平台上的机器学习平台，提供了多种回归算法，包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
4. Microsoft Azure Machine Learning：Azure Machine Learning是微软云平台上的机器学习服务，提供了多种回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso回归等。
以上是一些常用的云联回归方法，这些方法都可以在云平台上进行分布式计算，加速模型训练和预测，提高了模型的效率和准确性。
