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1.回归的多面性

主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将

１.广义线性模型和glm（）函数广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态因变量的分析。广义线性模型通过拟合响应变量的条件均值的一个函数（不是响应变量的条件均值），假设响应变量服从指数分布族中的某个分布（并不仅限于正态分布），极大地扩展了标准线性模型。模型参数估计的推导依据的是极大似然估计，而非最小二乘法。

http://fimi.ua.ac.be/fimi03/http://fimi.ua.ac.be/fimi04/

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本文的笔记来源于> Bing Liu著

一聚类，顾名思义就是把一组对象划分成若干类，并且每个类里面对象之间的相似度较高，不同类里面对象之间相似度较低或差异明显。与分类不同的是聚类不依靠给定的类别对对象进行划分。

著名统计学者谢邦昌数据挖掘访谈1.记者：Data Mining包含哪些主要功能？谢邦昌：Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Sequence则属于序列规则类。Classification是根据一些变

books:http://books.google.com.hk/books?id=bDtLM8CODsQC&printsec=frontcover&dq=data+mining&hl=zh-CN&sa=X&ei=9eMlUbLWC6mfmQWyrIG4Cw&ved=0CEAQ6AEwAQ#v=onepage&q=data%20mining&f=false