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筆者過去曾寫過用R執行KNN(K-Nearest Neighbors)分析(https://reurl.cc/qV5Xzp)的文章,筆者這篇將針對KNN的起源跟原理進行介紹及說明。

 

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支持向量機(Support Vector MachineSVM)是一種重要的機器學習算法,被廣泛應用於分類和回歸分析等任務。它的起源可以追溯到上個世紀60年代,由兩位蘇聯數學家Vladimir Vapnik (弗拉基米爾·瓦普尼克)Alexey Chervonenkis (亞歷克塞·澤范蘭傑斯)首次提出。在本文中,我們將分別討論SVM的起源、發展歷程以及其在在機器學習中的優點及缺點。

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配對結果:

15)分析結果的報表中,會看到羅吉斯迴歸的報表,這是因為傾向分數配對是透過羅吉斯迴歸所儲存的預測機率值進行配對的。不過要注意的是,自變項如有類別變項,必須自行先在資料中轉換為虛擬變數。

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     之前晨晰統計的課程,有一堂透過SPSS進行傾向分數配對的教學,主要是利用SPSS安裝R Essentials,就可以透過R套件進行傾向分數配對分析,不過後來遇到一個問題,就是SPSSR的版本之間會有相容性的問題,導致無法進行分析,當然您也可以透過其他軟體來進行分析,可以在我們部落格裡搜尋關鍵字傾向分數配對找到相關文章(如下圖),不過後來IBM SPSS有把這個功能收錄在SPSS的資料處理裡,這邊文章就來教大家如何使用。

 

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