Machine learning

ספלינים של רגרסיה והחלקה

ספלינים של רגרסיה ממדלים קשר לא-לינארי על ידי התאמת פולינומים מקוטעים המתחברים בצורה חלקה בנקודות הנקראות קשרים (knots). ספלינים קוביים וטבעיים הם הנפוצים ביותר, וספלינים של החלקה מוסיפים קנס על חספוס המאזן אוטומטית בין התאמה לחלקות. ספלינים הם אבן הבניין הגמישה הסטנדרטית לרגרסיה לא-לינארית חד-משתנית והבסיס למודלים אדיטיביים מוכללים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Eilers, P. H. C., & Marx, B. D. (1996). Flexible smoothing with B-splines and penalties. Statistical Science, 11(2), 89–121. DOI: 10.1214/ss/1038425655
  2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Regression and Smoothing Splines. ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/regression-splines

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateRegression Splines (Regression and Smoothing Splines). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/regression-splines · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026