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蜗牛在奔跑青铜四 只看该作者 发表于 2023-8-8 11:40:39
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1. 线性回归模型：用于预测一个连续的数值型变量，通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系。
2. 逻辑回归模型：用于预测一个二元分类变量，通过拟合一条曲线来描述自变量和因变量之间的关系。
3. 决策树模型：用于分类和回归问题，通过构建一棵树来描述自变量和因变量之间的关系。
4. 随机森林模型：是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高预测准确率。
5. 支持向量机模型：用于分类和回归问题，通过找到一个最优的超平面来将数据分为两类或预测一个连续的数值型变量。
6. 聚类模型：用于将数据分为不同的组，每个组内的数据相似度较高，组间的数据相似度较低。
7. 关联规则模型：用于发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
8. 神经网络模型：用于分类和回归问题，通过模拟人脑神经元之间的连接来学习数据之间的关系。
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发表于 2024-10-21 10:57:53
