非线性回归
1. 基本模型 测试数据为X（x0，x1，x2···xn） 要学习的参数为： Θ（θ0，θ1，θ2，···θn） 向量表示： 处理二值数据，引入Sigmoid函数时曲线 ...
原文：第十二篇：深入学习高级非线性回归算法 --- 树回归系列算法
前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端 具体请参考前文 采用全局模型会导致模型非常的臃肿，因为需要计算所有的样本点，而且现实生活中很多样本都有大量的特征信息。 另一方面，实际生活中更多的问题都是非线性问题。 针对这些问题，有了树回归系列算法。 回归树 在先前决策树的学习中，构建树是采用的 ID 算法。在回归领域，该算法就有个问题，就是派生子 ...
2017-01-19 10:43 0 3795 推荐指数：
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