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2年10月17天

数据挖掘之关联规则

用于数据挖掘的机器学习方法,分为参数化方法和非参数化方法,在用于密度估计、分类或回归的参数化方法中,假定最终模型在整个输入空间上有效在回归中,推导出一个线性模型后,把它应用于将来所有的输入,在分类中,假定所有样本(训练样本和新的检验样本)都来自于同一个密度分布,在这些情况下,模型是对整个n维样本空间都有效的全局模型参数化方法的优点是,用少量的参数简化了建模问题,主要缺点是初始假设在很多实际问题中

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