Machine learning

मल्टीवेरिएट एडप्टिव रिग्रेशन स्प्लाइन्स (MARS)

मल्टीवेरिएट एडप्टिव रिग्रेशन स्प्लाइन्स, जिसे 1991 में जेरोम फ्रीडमैन द्वारा प्रस्तुत किया गया था, एक लचीली नॉनपैरामेट्रिक रिग्रेशन विधि है जो टुकड़ों में रैखिक 'हिंज' (hinge) फ़ंक्शन को जोड़कर स्वचालित रूप से नॉनलाइनियरिटी और इंटरैक्शन को मॉडल करती है। यह एक फॉरवर्ड स्टेजवाइज पास में मॉडल बनाती है जो उन बेसिस फ़ंक्शन को जोड़ती है जहाँ वे सबसे अधिक सहायक होते हैं, फिर अत्यधिक विकसित मॉडल को छांटती है, जिससे एक व्याख्या योग्य एडिटिव-प्लस-इंटरैक्शन रूप प्राप्त होता है जो डेटा के लिए अपनी जटिलता को अनुकूलित करता है।

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स्रोत

  1. Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963

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इनमें संदर्भित

ScholarGateMARS (Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/machine-learning/mars · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026