R语言机器学习实战之多项式回归 / 开普饭

第6章给大家介绍实际场景中最常用的两种统计模型,线性模型和广义线性模型.本章首先在6.1节中介绍线性模型,然后在6.2节中介绍广义线性模型,在6.3节再介绍线性模型和广义线性模型中的变量选择.本章最后 ...

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(Y)和自变量(X)之间的关系,例如不同的施肥量对苗木高生长的关系.中国人的消费习惯对美 ...

本文转载自博客你应该掌握的7种回归模型!. 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法.由于这二者的知名度很大,许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了.而了解更多的学者会知道它们是所有回归 ...

第5章我们继续来学习一种无监督的数据挖掘方法--聚类分析.通过聚类分析我们可以观察到数据是怎么聚集在一起的,还可以用来描述数据的分布情况.聚类分析的应用十分广泛,例如通过对客户聚类来对其进行细分以便为 ...

上一章我们简单介绍了有监督学习方法中最常用的线性模型和广义线性模型,第7章我们来认识一下神经网络的基本方法.本章先介绍了单个神经元和神经网络,然后介绍神经网络的训练方法,接着介绍提升模型泛化能力的一些 ...

上一章我们学习了决策树模型,这一章我们继续学习几种基于决策树的模型组合,包括袋装决策树.梯度提升决策树.随机森林和贝叶斯可加回归树.本章的最后提供了在R语言中建立以上几种模型的案例. 9.1节 ...

<数据猿导读> 预测是数据挖掘的主要作用之一,也是大数据时代的核心价值所在.本周给大家分享的书是<R语言预测实战>,基于R语言来做预测,兼具效率和价值的双重属性,R语言具有上手 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22438 多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系. 当我们分析有一些弯曲的波动数据时,拟合这种类型的回归是很关键的. 在这篇文章中,我 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22531 对于线性关系,我们可以进行简单的线性回归.对于其他关系,我们可以尝试拟合一条曲线. 曲线拟合是构建一条曲线或数学函数的过程,它对一系列数据 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9706 总览在这里,我们放宽了流行的线性方法的假设.有时线性假设只是一个很差的近似值.有许多方法可以解决此问题,其中一些方法可以通过使用正则化方法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3015 介绍首先,请注意,围绕多层次模型的术语有很大的不一致性.例如,多层次模型本身可能被称为分层线性模型.随机效应模型.多层次模型.随机截距模型 ...

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