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机器学习笔记（三）决策树、线性回归
定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合 多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上 其中w,x为矩阵...
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基于决策树与多元线性回归模型的出生体重影响因素分析
结论 出生体重受孕周、孕前BMI、孕期增重和新生儿性别的影响，决策树和多元线性回归模型都能分析出生体重的因素，两种方法可以联合运用，互为补充。下载App查看全文 【相似文献】 中国期刊...
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树模型与线性模型的区别 决策树分类和逻辑回归分类的区别【总结】代码天地
⑤一般当特征和标签可以通过线性方式得到较好拟合则使用线性模型解决问题。在此基础上，决策树分类与逻辑回归分类的区别为： ①逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划...
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何时使用线性回归，聚类或决策树
随着决策树的批量工作，一次也只建立一组训练观察模型。因此，他们不适合增量学习。错误率它们的错误率相对较高，但不如线性回归那么差。数据兼容性，数据质量，计算复杂度，可理解性和透明...
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逻辑回归与决策树在分类上的一些区别
2．逻辑回归擅长分析线性关系，而决策树对线性关系的把握较差。虽然对付非线性关系是决策树的强项，但是很多非线性关系完全可以用线性关系作为近似，而且效果很好。线性关系在实践中有很多优点：简洁，易理解，可以在一定程度上防止对数...
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python机器学习专题课（线性模型多元线性回归、LASSO 、决策树、支持向量机
1.线性模型（多元线性回归） 2.LASSO 3.决策树 4.支持向量机 5.渐进梯度回归树 6.随机森林 （7）不同类别公司特征对公司现金分红行为的预测表现差异数据代码运行及其讲解 （8）...
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如何使用pytorch框架实现决策树模型？它不是可以实现逻辑回归，线性回归，和支持向量机吗？
如果不用神经网络，你把pytorch想成可以跑在gpu上的numpy就行了，至于numpy怎么实现决策树，你可以看sklearn的源码，我专栏里面也有个numpy乞丐版决策树的实现方法。
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什么是模型复杂度？比较线性回归与决策树与随机森林
原文：什么是模型复杂度？比较线性回归与决策树与随机森林 哪个才是解决回归问题的最佳算法？线性回归、神经网络还是随机森林？wuhancar 阅1150 转4 聊聊数据分析中常用的“回归算法”及其应用 ...
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决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略
同噪声数据相似，不分析数据特征，把所有的变量交给机器去处理，撞大运，一个稳定优良的模型一定要遵循输入变量的少而精的原则。若用决策树，没有对决策树的生长进行合理的限制和剪枝，由着决策树自己生长，可能会过分拟合原始数据，对...
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python机器学习专题课（线性模型多元线性回归、LASSO 、决策树、支持向量机
1.线性模型（多元线性回归） 2.LASSO 3.决策树 4.支持向量机 5.渐进梯度回归树 6.随机森林 （7）不同类别公司特征对公司现金分红行为的预测表现差异数据代码运行及其讲解 （8）...
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