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回归树（一）
线性回归
编程算法
线性回归模型需要拟合全部的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系十分复杂时，构建全局模型的想法就不切实际。一种可行的方法是将数据集切分成很多份容易建模的数据，然后再用线性回归技术来建模。如果切分后任然难以用线性模型拟合就继续切分。在这种切分方式下，递归和树结构就相当有用。
用户6021899
2019-08-14
972
0
局部加权线性回归（LWLR)
线性回归
线性回归的一个问题是很可能出现欠拟合现象。局部加权线性回归可以解决线性回归中的欠拟合现象。在该算法中，我们对更靠近待预测点的点赋予更高的权重。权重类型可以自由选择，最常用的是使用高斯核：W是一个对角矩阵，其中第i项表达式为
用户6021899
2019-08-14
1K
0
基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类（一）
c 语言
线性回归
编程算法
假设现有一些二维数据点，我们用一条线（直线或者曲线）对这些点进行拟合，这个拟合的过程就称作回归。如果用直线拟合，就是线性回归。
用户6021899
2019-08-14
2.1K
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