【機器學習實戰】第9章 樹回歸（Tree Regression）
第9章 樹回歸 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 樹回歸 概述 我們本章介紹 ...
原文：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的方法是，將數據集切分成很多份容易建模的數據，然后再利用線性回歸方法來對切分后的數據子集分別建模，如果切分后仍難以擬合 ...
2017-06-11 18:45 0 5961 推薦指數：
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