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李航统计学习方法(第二版)(十一):逻辑斯谛回归

时间:2020-04-28 17:31:04      阅读:56      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:估计   线性模型   线性   model   rop   mic   一个   概率   gis   

1 简介

逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。

最大嫡是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。

逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。

2 模型

2.1 逻辑斯谛分布

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2.2 逻辑斯谛回归模型

2.2.1 二项逻辑斯谛回归模型

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 2.2.2 二项逻辑斯谛回归模型变型

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 2.2.3 对数似然函数逻辑斯谛回归模型

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2.3 多项逻辑斯谛回归

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3 学习策略

3.1 对数似然估计

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4 算法

4.1 改进的迭代尺度法

4.2 拟牛顿法

 

李航统计学习方法(第二版)(十一):逻辑斯谛回归

标签:估计   线性模型   线性   model   rop   mic   一个   概率   gis   

原文地址:https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12794860.html

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