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不属于线性组合模型缺点的是
GBDT算法
答:
缺点 :
由于弱学习器之间存在依赖关系,难以并行训练数据 boosting框架相关参数
:弱学习器参数 : GBDT的适用面非常广,几乎可以用于所有回归问题(线性/非线性),也可以用于分类问题。
机器学习的优
缺点
答:
1、由于其是基于线性回归模型之上,
因此其同样会出现多重共线性问题。2、很难处理数据不均衡问题。3、容易欠拟合,精度不高
。三、KNN(K—近邻)优点:1、简单,易于实现,易于理解,无需参数估计。2、训练时间为0,它没有显式的训练,不像其他有监督的算法会用到train,然后验证集或测试集用该模型...
什么
是
非
线性
估计方法,及其优点和
缺点
?
答:
缺点是非线性估计方法中弱非线性模型在顾及高阶泰勒展开项后参数的估计十分复杂,并不一定适用于具体工程
。非线性即变量之间的数学关系,不是直线而是曲线、曲面、或不确定的属性,叫非线性。
day03-二分类问题
答:
缺:非线性数据拟合不好
1.2 逻辑回归原理 从1.1中可知,h(x)预测值是连续的,是一个回归模型。但是如果我们希望输出是离散的,则需要将h(x)进行一个函数转换,变成g(Y),其中g(Y)中的某些值属于类别1,另外的属于其他类别,这样的模型则为二分类模型。此时g可以为:g函数也被称为sigmoid函数。
多元
线性
回归的优
缺点是
什么?
答:
3、运用回归
模型
,只要采用的模型和数据相同,通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。二、多元
线性
回归分析的
缺点
有时候在回归分析中,选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测,这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性,使得回归分析在某些 情况下受到限制。多元线性回归的基本原理和...
随机森林
答:
(10)由于实现简单、 精度高、抗过拟合能力强 ,当面对非
线性
数据时,适于作为基准
模型
。
缺点
: (1)随机森林在解决回归问题时,并没有像它在分类中表现的那么好,这
是
因为它并不能给出一个连续的输出。当进行回归时,随机森林不能够作出超越训练集数据范围的预测,这可能导致在某些特定噪声的数据进行建模时出现过拟合...
管理金融风险的三种不同而又相互联系的方法
答:
③无须估计波动性、相关性等各种参数,也就没有参数估计的风险;此外,它不需要市场动态
模型
,因此避免了模型风险。④
是
全值估计方法,可以较好的处理非
线性
、市场大幅波动的情况,捕捉各种风险。2、历史模拟法的
缺点
①假定市场因子的未来变化与历史变化完全一致,服从独立同分布,概率密度函数不随时间而...
因子分析法的优
缺点
及适用范围因子分析法的优缺点
答:
1、它的优
缺点是
相对主成分分析法而言的因子分析法与主成分分析法都
属于
因素分析法,都基于统计分析方法,但两者有较大的区别:主成分分析是通过坐标变换提取主成分,也就是将一组具有相关性的变量变换为一组独立的变量,将主成分表示为原始观察变量的
线性组合
;而因子分析法是要构造因子
模型
,将原始观察...
数据可视化——四种非
线性
降维方式
答:
较于正态分布,使用t分布能更好地分散可能的数据簇,更易识别;基于所实现的精度,将t-SNE与PCA和其他
线性
降维
模型
相比,结果表明t-SNE能够提供更好的结果,这
是
因为算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。
缺点
:不能保留全局结构、.计算量较大、不可预测新数据、无法像PCA一样投影新数据、簇间...
IBIS
模型的
优
缺点
分析
答:
当然,IBIS
不是
完美的,它也存在以下
缺点
:1、多芯片厂商缺乏对IBIS
模型的
支持。而缺乏IBIS 模型,IBIS 工具就无法工作。虽然IBIS 文件可以手工创建或通过Spice 模型自动转换,但是如果无法从厂家得到最小上升时间参数,任何转换工具都无能为力2、IBIS 不能理想地处理上升时间受控的驱动器类型的电路,特...
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