機器學習實戰之樹回歸
一，引言 盡管線性回歸包含了一些強大的方法，但這些方法創建的模型需要擬合所有的樣本數據。當數據擁有眾多特征並且特征之間的關系比較復雜時，構建全局線性模型就會非常困難。並且，在實際生活中很多問題都是非線性的，很難通過全局線性模型來擬合所有數據。 解決上述非線性數據的擬合問題的一個可行 ...
原文：機器學習——回歸樹
線性回歸創建模型需要擬合所有的樣本點 局部加權線性回歸除外 。當數據擁有眾多特征並且特征之間關系十分復雜的時候，構建全局模型的想法就顯得太難了，也略顯笨拙。而且，實際生活中很多問題都是非線性的，不可能使用全局限性模型來擬合任何數據。 一種可行的方法是將數據集切分成很多份易建模的數據，然后再利用線性回歸技術來建模。如果首次切分之后仍然難以擬合線性模型就繼續切分。 決策樹是一種貪心算法，它要在給定時 ...
2016-12-24 21:28 0 7757 推薦指數：
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