2019年5月9日
机器学习算法学习---处理回归问题常用算法（二）
摘要： 实际生活中，很多问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归技术建模。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分。在这种切分方式下，树结构和回归法就相当有用。 阅读全文
posted @ 2019-05-09 17:27 2048的渣渣 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑