【深度学习|学习笔记】多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS）详解，附代码。_python 实现multivariate adaptive regression splines

【深度学习|学习笔记】多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS）详解，附代码。

【深度学习|学习笔记】多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS）详解，附代码。

文章目录

• 【深度学习|学习笔记】多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS）详解，附代码。
• 前言
• • 起源
  • • Friedman 1991 年开创
  • 发展
  • • 算法完善与软件化
  • 原理
  • • 基础—折点样条基函数
    • 前向–后向两阶段算法
    • 交互与高阶项
  • 应用
  • Python 代码实现

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前言

• MARS（Multivariate Adaptive Regression Splines）由Jerome Friedman于1991年提出，是一种基于“折点”（knot）样条的非参数回归方法，通过自适应地在输入空间布置一系列分段线性基函数（hinge functions），并用