非線性回歸
1. 基本模型 測試數據為X（x0，x1，x2···xn） 要學習的參數為： Θ（θ0，θ1，θ2，···θn） 向量表示： 處理二值數據，引入Sigmoid函數時曲線 ...
原文：第十二篇：深入學習高級非線性回歸算法 --- 樹回歸系列算法
前言 前文討論的回歸算法都是全局且針對線性問題的回歸，即使是其中的局部加權線性回歸法，也有其弊端 具體請參考前文 采用全局模型會導致模型非常的臃腫，因為需要計算所有的樣本點，而且現實生活中很多樣本都有大量的特征信息。 另一方面，實際生活中更多的問題都是非線性問題。 針對這些問題，有了樹回歸系列算法。 回歸樹 在先前決策樹的學習中，構建樹是采用的 ID 算法。在回歸領域，該算法就有個問題，就是派生子 ...
2017-01-19 10:43 0 3795 推薦指數：
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