线性回归
摘要：线性回归是一种通过属性的线性组合来进行测试的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或更高维的超平面，使得预测值和真实值之间的误差最小化特点： 优点：结果具有很好的可解释性 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据
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posted @ 2019-09-17 20:15
随笔分类 - 机器学习算法
决策树算法
摘要：分支节点：度不为0的节点 决策树是一个树结构 每个非叶子结点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而某个叶节点存放一个类别。 决策过程：从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子结点，将叶子结点存放的类别作为决策结果 决策树模型核
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posted @ 2019-09-17 11:53
