* 非線形回帰 (nonlinear regression) [#x621f37a]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

特徴ベクトル \(\mathbf{x}_i\) と目的変数 \(y_i\) の対である
サンプル \((\mathbf{x}_1,y_1),\ldots,(\mathbf{x}_n,y_n)\) が与えられる.

このとき,任意の特徴ベクトルが与えられたときに,それに対応する目的変数の値を出力する関数 \(y=f(\mathbf{x})\) を選ぶ.関数や曲線への''あてはめ (curve fitting)'' とも呼ばれる.

非線形関数の族から最小2乗法で選ぶ,ロジスティック回帰,[[SVM]]のマージンの部分を変えて回帰分析に適用できるようにしたサポートベクトル回帰,そして決定木と似ているが葉ノードで関数の出力値をとる回帰木を用いる方法などがある.

> -- しましま

**関連項目 [#cc77a398]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.
-[[nonlinear regression]]
-[[あてはめ]]
-[[curve fitting]]
#br
-[[線形回帰]]
-[[最小2乗法]]
-[[ロジスティック回帰]]
-[[サポートベクトル回帰]]
-[[回帰木]]
#br
-[[検索:非線形回帰]]

**リンク集 [#t7436671]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.
-[[Wikipedia:Nonlinear_regression]]
-[[MathWorld:NonlinearLeastSquaresFitting]]

**関連文献 [#x6707bd8]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-[[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] 6.11.3節

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