cna证明有什么不同的类型?
不同类型
- 线性回归：线性回归是一种回归分析方法，用于建立一条直线，使特定变量与其他变量之间的线性关系。
- 非线性回归：非线性回归是一种回归分析方法，用于建立一个非线性函数，使特定变量与其他变量之间的非线性关系。
- 广义线性模型：广义线性模型是一种回归分析方法，用于建立一个线性关系，但响应变量的分布不符合正态分布。
- 混合模型：混合模型是一种回归分析方法，用于将多个线性回归模型结合在一起，以建立一个更复杂的模型。
- 因子分析：因子分析是一种数据降维方法，用于找到多个潜在的因子，解释原始变量之间的关系。
- 聚类分析：聚类分析是一种数据分析方法，用于将数据点分组到不同的组，使得每个组内成员相似，而不同组成员相似。
- 决策树：决策树是一种机器学习算法，用于构建一个决策树，使决策树能够从数据中学习到决策规则。
- 支持向量机：支持向量机是一种机器学习算法，用于找到一个超平面，将数据点分到不同的两类。
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神经网络：神经网络是一种机器学习算法，用于模拟人类神经系统的结构和功能。
