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文档简介

第一讲分类与回归问题第1页，课件共12页，创作于2023年2月从数学的角度看分类问题已知：（1）函数的值域为有限个离散点（2）函数在某些点上的函数值。求解：寻找一个函数能较好地预测其他点上的函数值第2页，课件共12页，创作于2023年2月第二部分回归问题回归问题的描述

回归问题的类型回归问题的求解方法

第3页，课件共12页，创作于2023年2月回归问题的描述图5线性回归问题第4页，课件共12页，创作于2023年2月回归问题的描述图6非线性回归问题第5页，课件共12页，创作于2023年2月回归问题的描述回归问题：根据给定的训练集，其中要求寻找上的决策函数以便能用决策函数“较好地”推断任一模式相对应的值。第6页，课件共12页，创作于2023年2月从数学的角度看分类问题已知：（1）函数的值域为整个实数域；（2）函数在某些点上的函数值。求解：寻找一个函数能较好地预测其他点上的函数值。第7页，课件共12页，创作于2023年2月回归问题与分类问题的关系

分类：回归：因此回归可以看成是分类问题的推广，可以看成是类别数为不可数时的分类问题。但我们不能以此简单地认为回归问题比分类问题难，事实上由于回归问题的值域为整个实数域，常常更好处理。第8页，课件共12页，创作于2023年2月回归问题的求解方法

插值方法曲线拟合方法 最小二乘法：偏差平方和最小最小ε带：偏差最大最小（可以变为两 类问题求解）第9页，课件共12页，创作于2023年2月插值与拟合图6插值:精确通过给定点;拟合:不需精确通过给定点第10页，课件共12页，创作于2023年2月图7最小ε带：偏差最大最小第11页，课件共12页，创作于2023年2月结

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