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1、第一讲分类与回归问题本讲稿第一页，共十二页从数学的角度看分类问题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本讲稿第二页，共十二页第二部分第二部分 回归问题回归问题回归问题的描述回归问题的描述 回归问题的类型回归问题的类型回归问题的求解方法回归问题的求解方法 本讲稿第三页，共十二页回归问题的描述回归问题的描述 图5 线性回归问题本讲稿第四页，共十二页回归问题的描述回归问题的描述图6 非线性回归问题本讲稿第五页，共十二页回归问题的描述回归问题的描述回归问题回归问题：根据给定的训练集，其中要求寻找 上的决策函
2、数 以便能用决策函数 “较好地较好地”推断任一模式相对应的 值。本讲稿第六页，共十二页从数学的角度看分类问题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。本讲稿第七页，共十二页回归问题与分类问题的关系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。本讲稿第八页，共十二页回归问题的求解方法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 最小带：偏差最大最小（可以变为两 类问题求解）本讲稿第九页，共十二页插值与拟合图6插值:精确通过给定点;拟合:不需精确通过给定点本讲稿第十页，共十二页图7 最小带：偏差最大最小本讲稿第十一页，共十二页结束图8 最小带 转换为两分类问题本讲稿第十二页，共十二页