回归（Regression)分析包括线性回归（Linear Regression），这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）。其中，在数据化运营中更多的使用逻辑斯蒂回归，它包括响应预测、分类划分等内容。 多元线性回归主要描述一个因变量如何随着一批自变量的变化....
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2014-08-04 23:58:10
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首先必须明白什么是线性回归， linear 线性：当y和x之间成比例，为直线时。 Regreesion 回归：即研究几个变量之间的关联关系，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+...
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2014-07-27 22:20:19
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1、线性分类器（Linear Regression） 1.1贝叶斯分类器 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，以垃圾邮件分类为例子，需要特征之间满足条件独立的假设； 局限性： （1）要求自变量和因变量之间满足线性关系； （2）因变量是定量变量，不可以是分类变量；如果因变量是分类变量，必须用l...
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2014-07-16 21:09:56
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1、 logistic回归与一般线性回归模型的区别：（1） 线性回归的结果变量 与因变量或者反应变量与自变量之间的关系假设是线性的，而logistic回归中 两者之间的关系是非线性的；（2） 前提假设不同，在线性回归中，通常假设，对于自变量x的某个值，因变量Y的观测值服从正态分布，但在logisti...
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2014-07-06 20:27:06
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函数的define:若有两个变量x和y，对于x的每一个值，y都有唯一确定的值与它对应，则y与x有函数关系。一般用表示。其中x叫做自变量，y叫做因变量。唯一的值？对啊，C语言函数中也是只能return 一个的而已，虽然你能写多个return 到C语言的函数中，可是见到第一个return 后，后面的操作...
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2014-06-15 13:07:50
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1.模型简介：说起统计中最常用的模型，非回归莫属。在挖掘中，也只有回归能很好的解决因变量为连续型变量的预测问题，这篇文章主要对回归中一种特殊的形式：Logistic回归。Logistic回归解决的是分类问题，特别在二项分布中，Logistic是最重要的模型（没有之一）。Logistic回归根据因变量...
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2014-06-03 14:03:00
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Logistic回归主要用于医学中对流行病分析，或者对某种疾病的危险因素分析。通常用于二分类，也就是说因变量
只有两个，当然也可以用于多分类。
Logistic回归的理论内容上篇文章已经讲述过，在求解参数时可以用牛顿迭代，可以发现这种方法貌似
太复杂，今天我们介绍另一种方法，叫梯度下降。当然求最小值就是梯度下降，而求最大值相对就是梯度上升。
在Logistic回归中，由于，如果...
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2014-06-03 00:06:19
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MLE
:最大似然估计，求得的这套参数估计能够通过指定模型以最大概率在线样本观测数据必须来自随机样本，自变量与因变量之间是线性关系logistic
回归没有关于自变量分布的假设条件，自变量可以连续，也可以离散，不需要假设他们之间服从多元正太分布，当然如果服从，效果更好logistic 回归对多元共线...
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2014-05-18 18:55:03
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上一节介绍了线性回归，虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用，
因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差回归分析中，变量转换的方法，如...
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2014-05-12 11:55:14
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非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型
非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后的模型，用线性回归的方式处理转换后的模型，有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型，我们称...
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2014-05-12 11:22:24
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