《表3 其它线性回归方法 (以及和神经网络的比较)》
显然,完全可以用其它方法求解降维后的方程组,尤其是当人们只关心预测,而不在乎X时。如果只为了建立A与B的联系,完全可以采用一些非线性方法。表3中给出一些线性模型测试结果,用到了一些较复杂的计算策略,含非线性成分,误差无显著降低,运行时间则较长。这些模型均由Python第三方库scikit-learn实现[7-8]。
图表编号 | XD0056292000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.07.01 |
作者 | 宋丛威、张晓明 |
绘制单位 | 浙江工业大学之江学院理学院、绍兴数纺科技有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |