董书315页
因为非线性回归需要目测函数关系式是什么,所以一般也用处不大


parms就是设置迭代的起始点,这里设置是0,0

可以看到迭代了7次,然后变化就很小了,将结果输出
第二个图是模型检验
最后a、b的参数是置信区间,即有95%的可能落在哪个区间


逻辑回归严格来说是非线性回归的一种

这个例子中,因变量是一个离散值,即0,1,而不是连续的,因此线性和非线性回归都不能做了
将这种因变量变成概率,下面的例子中就是张嘴的概率


可以将这种模型转换成线性的
这样的模型被成为广义线性模型



所有自变量和因变量都是离散的,逻辑回归做离散和连续的都可以



number of response levels 表示因变量有两个值
model 是二进制的回归模型
优化技术 是 一种技术fisher’s
读到的观测值和使用到的观测值都是54个





马氏距离可以将数据规模对距离的影响减小


贝叶斯分类器:求出某个点属于哪个分类的概率比较高,就属于哪个类

将邮件分词,然后对于每个词在垃圾邮件中出现的次数,推算出属于垃圾邮件的概率,达到阈值就是垃圾邮件

做一根直线,然后将点投影到直线上,判断点到哪一边的距离近


neighbor 最近邻算法,即KNN

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distance 是根据距离来判别,具体什么算法计算距离不清楚
manova 对分组的合理性进行检验


pcorr是合并相关矩阵
pool=test 相关矩阵是否相等
anova manova对分类情况进行考察
crosslister 分类模型误判的情况





SLE、SLS,进入或者留下来的显著性水平


如果有测试数据,指定测试结果输出的数据集
