逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种，接下来我们来解释为什么是这样的？ 1、指数族分布 指数族分布和指数分布是不一样的，在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示，比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下 其中η是natural parameter，T(y)是 ...
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2018-07-09 11:14:09
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1、广义线性模型汇总： 资料：L1 L2范式的详解以及Scikit-learn上基于L1 L2范式正则化的实例 https://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51546763 ...
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2018-06-27 18:49:52
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使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布 结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的 解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析 1.Logistics回归(因变量为类别型) 案例:匹配出发生婚外情的模型 1.查看数据集的统计信息 结果:该数据从601位参与者 ...
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2018-02-23 00:47:06
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为什么我们还需要线性回归呢? 一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性，而通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。另一方面，也是更为重要的一点，线性模型的易解释性使得它在物理学、经济学、商学等领域中占 ...
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2018-02-22 10:48:29
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牛顿方法 本次课程大纲： 1、 牛顿方法：对Logistic模型进行拟合 2、 指数分布族 3、 广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型 复习： Logistic回归：分类算法 假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率： 求对数似然性： 对其求偏导数，应用梯度上升方法，求得： ...
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2018-01-31 20:20:58
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广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态的因变量分析 广义线性模型拟合形式： $$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$ $g(\mu_\lambda)为连接函数$. 假设响应变量服从指数分布族中某个分布(不仅仅是正态分布)，极 ...
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2017-12-02 21:09:37
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affairs gender age yearsmarried children Min. : 0.000 female:315 Min. :17.50 Min. : 0.125 no :171 1st Qu.: 0.000 male :286 1st Qu.:27.00 1st Qu.: 4.00 ...
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2017-10-31 14:09:09
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指数分布族前面学习了线性回归和logistic回归。对于\(P(y|x;\theta)\)若y属于实数，满足高斯分布，得到基于最小二乘法的线性回归；若y取{0,1}，满足伯努利分布，得到Logistic回归。这两个算法，其实都是广义线性模型的特例。考虑上述两个分布，伯努利分布和高斯分布：1) 伯努利... ...
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2017-10-14 18:35:39
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分类和逻辑回归(Classification and logistic regression) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html 广义线性模型(Generalized Linear Models) http://www.cnblogs.com ...
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2017-09-23 16:11:53
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聚类（clustering） 用于找出不带标签数据的相似性的算法 K-Means聚类算法简介 与广义线性模型和决策树类似，K-Means参 数的最优解也是以成本函数最小化为目标。K-Means成本函数公式如下： 成本函数是各个类畸变程度（distortions）之和。每个类的畸变程度等于 该类重心与 ...
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2017-09-06 23:54:17
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