逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征,即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN模型和二次判别分析(QDA)。对于树模型,我们进行了分类树和随机森林...
今天给大家整理了70道算法工程师面试高频题,找算法工程师岗位的同学要码住认真看噢-✅ 面试题1:请你说说回归问题可以设置支持向量机吗?2:介绍一下SVM,遇到线性不可分怎么办,核函数有什么特点?3:说一说xgboost和lightgbm的区别是什么?4:谈一谈决策树的实现逻辑 信息增...
逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征,即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN模型和二次判别分析(QDA)。对于树模型,我们进行了分类树和随机森林...
逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征,即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN模型和二次判别分析(QDA)。对于树模型,我们进行了分类树和随机森林...