淺談sPLS和sgPLS

時間 2021-01-18

標籤大數據機器學習简体版

原文原文鏈接

偏最小二乘迴歸(partial least squares regression，也稱PLS）是一個與主成分分析迴歸（principal components regression）有關係的統計方法。不是找到自變量和因變量之間的最大方差的超平面，而是找到一個能將預測變量和可觀測變量投影到新空間的線性迴歸模型 (wikipedia, 2020) 先從Penalised Loss說起 Penali

>>阅读原文<<

1. 淺談和
2. 淺談http和https
3. 淺談CPU和GPU
4. 淺談WebLogic和Tomcat
5. 淺談cookie和session
6. 淺談nodejs和php
7. 淺談RAID和LVM
8. 淺談sessoin和cookie
9. 淺談MVC和MVVM
10. 淺談var和delete
更多相關文章...
• XLink 和 XPointer 語法 - XLink 和 XPointer 教程
• Kotlin 類和對象 - Kotlin 教程
• 漫談MySQL的鎖機制
• Docker容器實戰(八) - 漫談 Kubernetes 的本質

相關標籤/搜索

每日一句

每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。