摘要：导语：局部空间的线性拟合非线性（近邻分析，决策树），高维空间平面在低维空间的展示（例如：多项式；神经网络；SVM用核函数假装去高维）。 二、决策树（规则集）if-then 目前以二叉树为主，多叉树逐渐没落。更适合输入变量中分类变量很多的情况。 变量重要性是从区分角度定义。 （一）图形表示 分组过程是 阅读全文

摘要：导语：局部空间的线性拟合非线性（近邻分析，决策树），高维空间平面在低维空间的展示（例如：多项式；神经网络；SVM用核函数假装去高维）。 一、k-近邻 （一）步骤 1. 距离界定近邻 欧氏距离 DTW距离：衡量两个长度不同的时间序列的相似度 2. 参数k（调参） 1-近邻分类的优势：适用于实际分类边界 阅读全文