“广义相加模型 高斯”的信息

来自决策链云智库

基本信息

显示标题广义相加模型 高斯
默认排序关键字广义相加模型 高斯
页面长度(字节)2,316
页面ID1095
页面内容语言zh-cn - 中文(中国大陆)
页面内容类型wikitext
爬虫索引允许
指向该页面的重定向数2
计为内容页面
页面图像Generalized Additive Model Gaussian.png

页面保护

编辑允许所有用户(无限期)
移动允许所有用户(无限期)
查看此页面的保护日志。

编辑历史

页面创建者Zeroclanzhang讨论 | 贡献
页面创建日期2023年12月2日 (六) 22:29
最后编辑者Zeroclanzhang讨论 | 贡献
最后编辑日期2024年1月19日 (五) 19:09
总编辑数8
不同作者总数1
最近编辑数(过去90天内)0
最近的不同作者数0

页面属性

使用的模板(29)

本页使用的模板:

搜索引擎优化特性

描述

内容

页面标题: (title)
此屬性控制 <title> 元素內容。
广义相加模型_高斯 - 决策链云智库 (DecisionLinnc Software)
文章作者: (author)
文章描述: (description)
此屬性控制 descriptionog:description 元素內容。
广义相加模型是一种自由灵活的统计模型,它可以用来探测到非线性回归的影响。允许在未知因变量与自变量之间关系的情况下,使用非线性平滑项来拟合模型。非参数平滑项是把自变量划分成多个连续的区间,每一个区间都用单独的线性函数或非线性的低阶多项式函数来拟合。其生成的回归线为平稳、光滑的曲线。高斯分布又名正态分布, 这里属于一种线性回归, 是一种研究影响关系的方法,利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。用途:处理预测变量和响应变量之间复杂非线性关系的统计模型,用于复杂的连续响应变量问题,需要对数据进行适当的平滑处理。参数:选择连续型高斯分布因变量,数值型曲线拟合变量,和自变量
文章图片: (image)
此屬性控制 og:image 元素內容。
該圖片主要用於社交媒體上顯示的縮圖。
Generalized Additive Model Gaussian.png
关键词: (keywords)
此屬性控制 keywordsarticle:tag 元素內容。
  • 广义相加模型_高斯
  • Generalized Additive Model_Gaussian
  • 数据分析
  • [[DataAGM Lv1 Cat::回归分析]]
  • 数据挖掘
  • GAMGaussian
  • FR_Curve_Plot;RegressionCoefficientPlot
  • DecisionLinnc Software
  • 决策链
  • 决策链数据科学软件
  • 訣策链
  • 訣策链数据科学软件
  • 数据加工
  • 数据分析
  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 神经网络
  • 统计流
  • Workflow
文章地区: (locale)zh-cn
爬虫模式(机器人): (robots)index,follow
网站名称: (site_name)决策链云智库 (DecisionLinnc Wiki)
文章类型: (type)节点信息 (DecisionLinnc Node Info Page)
資訊來自 Extension:WikiSEO.