预测的两类核心算法
来源:互联网 发布:农村淘宝服务站申请表 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 22:26
(1)解决函数逼近问题的两类算法:惩罚线性回归和集成方法。
(2)惩罚线性回归方法是由普通最小二乘法衍生的。
最小二乘法的一个根本问题就是有时它会过拟合。
(3)惩罚线性回归可以减少自由度使之与数据规模、问题的复杂度相匹配。对于有大量自由度的问题,惩罚线性回归方法获得了广泛应用。
自由度:统计学上的自由度是指当以样本的统计量来估计总体参数时,样本中能独立或能自由变化的自变量的个数。
个人理解:自由度就是需要解决的问题中可变因素的个数。比如拟合一条直线这个问题,就是有两个自由度(斜率,与x轴的交点),只要这两个因素确定了,这条直线就确定了。
(4)集成方法的基本思想数构建多个不同的预测模型,然后将其输出做某种组合作为最终的输出。
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