機器學習筆記（四）模型提升

機器學習筆記（四）模型提升 1.模型提升的方法 非線性模型： 從線性模型到非線性模型 線性迴歸：多項式迴歸 支持向量機：給抵擋的核函數組合，基本屬於「猜測」 決策樹：空間劃分的思想來處理非線性數據 深度學習： 感知機（神經網絡）：線性迴歸+簡單的非線性映射 多層感知機：多層神經元的組合，多個簡單非線性函數的複合 深度學習（線性組合+非線性函數映射）：層數很大 模型集成： 訓練多個弱模型，組合成一個

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