摘要：
CART決策樹又稱分類回歸樹，當數據集的因變量為連續性數值時，該樹算法就是一個回歸樹，可以用葉節點觀察的均值作為預測值；當數據集的因變量為離散型數值時，該樹算法就是一個分類樹，可以很好的解決分類問題。但需要注意的是，該算法是一個二叉樹，即每一個非葉節點只能引伸出兩個分... 閱讀全文
posted @ 2018-05-09 14:43
曾先森在努力
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摘要：
SVM分類，就是找到一個平面，讓兩個分類集合的支持向量或者所有的數據（LSSVM）離分類平面最遠；SVR回歸，就是找到一個回歸平面，讓一個集合的所有數據到該平面的距離最近。SVR是支持向量回歸(support vector regression)的英文縮寫，是支持向量... 閱讀全文
posted @ 2018-05-09 12:29
曾先森在努力
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摘要：
首先我們需要明確一個概念，我們討論的線性或者非線性針對的是自變量的系數，而非自變量本身，所以這樣的話不管自變量如何變化，自變量的系數如果符合線性我們就說這是線性的。所以這里我們也就可以描述一下多項式線性回歸。由此公式我們可以看出... 閱讀全文
posted @ 2018-05-09 11:27
曾先森在努力
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摘要：
線性回歸是最貼近生活的數據模型之一簡單的線性回歸簡單的線性回歸公式如下：從公式中我們可以看出，簡單線性回歸只有一個自變量x1，b1是自變量的系數，y是因變量。x1可能是連續型或者離散型的數據，所以我們需要通過x1找出最合適的系數b1從而得到關于因變量y的曲線。我們下面... 閱讀全文
posted @ 2018-05-09 10:58
曾先森在努力
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