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R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型:线性回归与广义加性模型GAMs（GeneralizedAdditiveModel）模型性能比较（比较RMSE、比较R方指标）目录

 目录一、线性回归<1>线性回归中的函数<2>线性回归方程绘图​二、多项式回归三、拟合度输出四、线性预测 五、多元回归一、线性回归<1>线性回归中的函数stats.mode()#众数numpy.median()#中位数numpy.mean()#平均数numpy.std()#标准差numpy.var()#方差numpy.percentile(数组，数字)x=numpy.random.uniform(0.0,5.0,250)

目录1、MATLAB实现数据拟合2、纯python实现数据拟合3、pytorch实现数据拟合1、MATLAB实现数据拟合%MATLAB数据拟合x=linspace(-1,1,100);rng('default')%使用整数种子初始化生成器，替换老版本命令rand('state',s);y=3*x.^2+2+0.2*rand(1,100);scatter(x,y,'filled','MarkerFaceColor',[001]);p=polyfit(x,y,2);holdony_pre=

R语言rms包生存分析之限制性立方样条(RCS,Restrictedcubicspline)分析详解实战:拟合连续性自变量和事件风险之间的关系：基于survival包lung数据目录

1.5GBDT二分类算法1.5.1概述前面我们介绍了AdaBoost的基本原理，并举了几个实例对AdaBoost的使用做了一些演示。简单来说，AdaBoost的大体思想就是：根据每个弱学习器的预测误差为每个弱学习器赋予不同的权重，并以上一个弱学习器的权重为依据更新数据集样本分布的权重（尤其是不断加大上一轮弱学习器预测错误的样本的权重），通过不断循环这一过程，最终得到一个在所有样本上均有较高预测准确

前言在上一篇文章中我们已经详细介绍基于ID3算法进行改良的C4.5算法以及决策树拟合度的优化问题，那这篇文章呢，则是介绍如何使用sklearn实现决策树。当然，如果只是简单实现决策树的话，我是不可能单独拿出来写成一篇文章的，我会在本篇文章中详细地介绍到各种具体功能的代码实现，如剪枝等，同时重要的参数也一个都不会放过（hhh），而且文末也介绍了决策树模型的优缺点有哪些方面&#

前言声明：后期原力计划活动期间的博文都会转入到对应的收费专栏。博主后续会不断更新该领域的知识：人工智能AI实战系列代码全解析手把手教你ML机器学习算法源码全解析有需要的小伙伴赶紧订阅吧。 在工作中，相信很多小伙伴都遇到过过拟合的现象，创建了一个可以完美训练样本的机器学习模型，但对于需要预测的样本却给出了非常糟糕的预测！你有没有想过为什么会这样？本文将基于回归的正则化技术，对过度拟合进行解析，明确如何使用正则化技术避免过度拟合的方式。 每次谈及过拟合，这张图片就会时不时地