一、线性回归 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这 ...
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2018-09-15 01:19:36
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logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用。 一、逻辑回归定义 假设在多个独立自变量𝑥1，𝑥2，… 作用下，记y取1的概率是p=P(y=1|X)，取0的概率则为1-p 取1和取0的概率之比为p/(1-p) ...
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2018-09-03 19:29:41
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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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1 什么是线性回归 确定因变量与多个自变量之间的关系，将其拟合成线性关系构建模型，进而预测因变量 2 线性回归原理 最小二乘法OLS（ordinary learst squares） 模型的y与实际值y之间误差的平方最小 梯度下降 I don't know 3 在python中实现线性回归 通常x是 ...
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2018-08-28 20:10:29
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有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关，我们可以用一个多元线性回归方程来表示。 ...
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2018-08-28 10:36:50
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。 线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是 ...
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2018-08-26 15:35:44
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简介 Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 数据 该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话 ...
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2018-08-26 01:14:34
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逻辑斯蒂回归: 逻辑斯蒂回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的， 也可以是多分类的 基本原理 logistic 分布 折X是连续的随机变量，X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数: 其中为位置参数，为形状参数。与图像如下，其中 ...
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2018-08-22 14:03:12
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一、σ2 的估计 因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量，所以先对σ2作估计。 通过残差平方和（误差平方和） （1） 又∵ （2） ∴ （3） 其中 为响应变量观测值的校正平方和。残差平方和有n-2 个自由度，因为两个自由度与得到的估计值与相关。 （4） ∴ σ2的无偏估计量 ...
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2018-08-19 19:07:39
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http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2168911/ 1、 监督式学习 工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过 ...
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2018-08-11 12:26:03
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