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1. 普通的神经网络是通过将最初的explanotary variables进行一层一层的变换，生成新的explanotary variables来对response variable进行预测；2. Neural network autoregression是将上述的explanotary variables换成与相关的的量，对进行预测；3. 基于neural network autore...

假定我们的问题是一个分类问题，要预测的变量Y={-1, 1}, X是解释变量，样本的个数是N.第一步，给每个样本一个初始的权重第二步，当m从1到M循环的时候，执行以下步骤：1. 基于权重, 利用训练集得到相应的分类器;2. 计算错误率：3. 计算权重系数#此时错误率越高，权重系数越小，但是错误率优于0.5(随机猜测)， 意味着权重系数是正数。4. 将权重更改...

以下内容参考http://statistics.berkeley.edu/sites/default/files/tech-reports/666.pdfChen Chao, Andy Liaw, Leo Breiman基于random forest提出了两种新的处理不平衡数据的方法。===================================================...