一、多元数据
前面章节我们讨论了分类和回归的参数方法，本节我们将它们推广到多元情况。通常在多元数据中，这些变量是相关的。如果它们不想关就没有必要做多元分析。我们的目的就是化简，用相对少的参数汇总大量数据。如果被预测变量是离散的，则就是多元分类问题，如果是数值，就是多元回归问题。
二、参数估计
三、多元正太分布
四、多元分类
根据前面我们讨论过的参数化分类方法，我们去类条件密度为正太密度
五、多元回归
引：机器学习导论
机器学习系列文章：多元方法
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转载自blog.csdn.net/mago2015/article/details/82837673
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