一、\(R^{2}\)、RSS、TSS、ESS 局部加权回归 二、二分类：Logistic回归 广义线性模型 对数线性模型 Logistic回归的损失 指数族 多分类：Softmax回归 二、AUC ...
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2020-07-08 22:46:33
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R语言广义线性模型索赔频率预测：过度分散、风险暴露数和树状图可视化 ...
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2020-07-03 14:02:11
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一 对数回归 全称为对数几率回归，其它文献也称为 线性回归。 虽然称为回归，但实际是分类算法。 本质是广义线性模型。通过sigmoid函数（联系函数），将回归模型的预测值与分类的真实标记联系起来。 只适用于二分类？ 多分类情况 采用 OvO或者OvR策略解决。 类别不平衡问题 采用 再缩放 （res ...
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2020-06-13 17:10:07
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edgeR的介绍 背景 RNA-seq表达谱与生物复制的差异表达分析。 实现一系列基于负二项分布的统计方法，包括经验贝叶斯估计，精确检验，广义线性模型和准似然检验。 与RNA-seq一样，它可用于产生计数的其他类型基因组数据的差异信号分析，包括ChIP-seq，Bisulfite-seq，SAGE和 ...
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2019-12-18 15:05:04
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sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_dec ...
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2019-10-31 17:52:59
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logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线 ...
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2019-02-14 11:58:05
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构建广义线性模型 先了解一下指数族分布的形式，如果一个分布能用以下的形式写出来，则这个式子为指数族分布 ? 稍微对比思考会发现，之前的分类用的伯努利分布以及高斯分布都是属于指数族分布的 对于伯努利分布，有如下的式子 ? 与指数族的式子相对比会发现，对应关系为 即 其实也就是我们上篇博客说到的logi ...
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2018-10-18 22:08:14
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逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法 最大熵是概率模型学习的一个准则，被推广到分类问题后可得到最大熵模型(Maximum Entropy Model) 逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型，而对数线性模型又是广义线性模型的一种。 科普一下：狭义的 ...
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2018-08-29 01:09:36
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指数分布族 如果一类分布可以写成如下的形式，那么它就是属于指数分布族的： P(y;η) = b(y)exp(ηTT(y) - a(η)) (1) 这里η叫做分布的自然参数（natural parameter），或者叫标准参数（canonical parameter）；T(y)是充分统计量（ suff ...
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2018-08-23 23:10:23
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目录第一部分 入门第2章 创建数据集第3章 图形初阶第4章 基本数据管理第5章 高级数据管理 第二部分 基本方法第6章 基本图形第7章 基本统计分析 第三部分 中级方法第8章 回归第9章 方差分析第10章 功效分析第11章 中级绘图第12章 重抽样与自助法 第四部分 高级方法第13章 广义线性模型第 ...
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2018-07-22 00:10:06
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