非線形回帰

非線形回帰 (nonlinear regression)†

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†

• nonlinear regression
• あてはめ
• curve fitting
   
• 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
   
• 検索:非線形回帰

リンク集†

• Wikipedia:Nonlinear_regression
• MathWorld:NonlinearLeastSquaresFitting

関連文献†

• Book/Data Mining - Concepts and Techniques 6.11.3節

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