機器學習小知識 插值 回歸 樣條曲線

2021-08-15 00:11:14 字數 511 閱讀 2876

回歸和插值實現的功能都是用來擬合給定的一系列點: 

points =
區別在於:

插值:擬合出來的函式曲線需要通過給定的初始點,實現已知函式的初始點,需要知道這些點以外的點的取值的功能,從區域性出發。

回歸:不需要通過給定的所有初始點,只需要擬合一條『差不多』的曲線即可,更具有全域性性,依賴於初始經驗模型的設定,如多項式,邏輯回歸等。

所以回歸方法主要用在處理實驗中採集得到的資料,揭露實驗資料內部資訊的功能;而插值方法是起源於資料計算,用於已知的資料點是絕對準確的情況。

多項式回歸和樣條(spline)的區別
多項式是乙個完整的來擬合所有資料點,不進行分段,力求反應資料的全域性屬性;

spline是使用多分段來控制高次多項式,同時具有更好的區域性特性,因為分段處理了所以控制了模型的複雜度。但是每乙個區間只與相鄰的區間有關係,遙遠的資料點對該區間沒有產生影響,這種方式可能存在資訊利用不完全的問題。

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