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1、朴素贝叶斯简介 Naive Bayes：预测样本属于每一类别的概率，取概率最高的类别。包含四个概念：后验概率、似然、先验概率以及全概率。如下图示例 例...
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1、关于线性回归 1.1 公式理解 由于实际问题很少遇到单变量线性回归，所以更常见的表示为通用线性模型： $$ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + …+\beta_kx_k + \epsilon $$ （1）β0表示截距，...
1、关于GAM非线性回归 (1) n阶多项式 如前所说，线性回归的假设是每个预测变量与输出变量之间为线性相关。即类似 y = ax + b。 当预测变量与输出变量之...