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≪统计学习精要(The Elements of Statistical Learning)≫课堂笔记(五)

鉴于我上周写的[笔记(四)]让很多人反映太枯燥、太无聊(全是公式...可是这就是笔记嘛,又不是写科普文),我努力让这周的笔记除了公式之外多一点直觉和应用层面的点评。

其实[笔记(一)(二)]中说了很多回归和分类器的不同了,那么在经历了线性回归方法之后,就来说说分类器好了。我原来一直觉得回归和分类器没有什么本质不同的...主要是最常用的分类器logit和probit都是我在学计量的时候学的,那个时候老师只是简单的说,这两个和OLS都是一致的,只是我们想让预测值在0~1之内所以做一下变换。而且我们那个时候也不叫他们分类器,而是叫他们“离散被解释变量模型”。前几个月的时候,看data min[......]

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