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广义线性模型
广义线性模型
理解
本文纯属个人理解,恳求指正。广义线性回归能做什么?为什么我们要使用广义线性回归?这俩天看到了广义线性回归这个概念,百度上面基本是吴恩达的copy版本,知乎上面都是大神写的,表示看完等于没看。看了prml也还是弄不太清楚这个广义线性回归是干嘛的。不过经过我反复思考我把我想到的写下来,大家参考参考,(只是我自己的理解)恳求指正。回归分析的输出变量通常记做Y,也称为因变量(dependent)、响应变量
SZU_Hadooper
·
2017-11-29 22:28
machine
learning
3分钟搞明白信用评分卡模型&模型验证
html信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的
广义线性模型
河南骏
·
2017-11-24 13:38
【Scikit-Learn 中文文档】
广义线性模型
- 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub:https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh(觉得不
片刻_ApacheCN
·
2017-11-22 16:52
【Scikit-Learn 中文文档】
广义线性模型
- 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub:https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh(觉得不
片刻_ApacheCN
·
2017-11-22 16:52
python之实战----
广义线性模型
之前看着别人源码写的但是有错误,,,,,,,现在出发动手实践#-*-coding:utf-8-*-"""
广义线性模型
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~LinearRegression:
Gunther17
·
2017-10-21 00:09
python数据分析实战练习
【特征工程】连续数据特征离散化的方法
离散化可以理解为提取特征的过程,比如在LR模型,由于是
广义线性模型
表达能力有限,因此通过特征离散化来了提高非线性学习能力主要方法等距离散取值范围均匀划成n等份,每份的间距相等等频离散均匀分为n等份,每份内包含的观察点数相同优化离散大致有两类方法
evillist
·
2017-09-13 00:00
机器学习
逻辑回归
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
(generalizedlinearmodel)。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。
csdn__DRAGON
·
2017-08-30 10:51
机器学习
机器学习
浅谈广义线性回归
首先,
广义线性模型
是基于指数分布族的,而指数分布族的原型如下其中为自然参数,它可能是一个向量,而叫做充分统计量,也可能是一个向量,通常来说。
飘的心
·
2017-08-22 11:12
机器学习
Python
随笔
GBM 与 GBDT 与 XgBoost
另有“Adaboost详解”、“GLM(
广义线性模型
)与LR(逻辑回归)详解”为本文之基础。0.HelloWorld这里列举一个最简单常见的GBDT算法。
爱学习的段哥哥
·
2017-08-20 10:52
机器学习
GLM(
广义线性模型
) 与 LR(逻辑回归) 详解
GLM
广义线性模型
GeorgeBoxsaid:“Allmodelsarewrong,someareuseful”1.始于LinearModel作为GLM的基础,本节review经典的LinearRegression
爱学习的段哥哥
·
2017-07-21 11:05
统计理论
机器学习
【总结】CTR预估中GBDT与LR融合方案
CTR预估中用的最多的模型是LR(LogisticRegression)[1],LR是
广义线性模型
,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间[2],映射后的函数值就是CTR的预估值
一寒惊鸿
·
2017-06-26 14:02
广告/推荐
回归分析资料
中国人民大学出版社,2015.点击下列链接从百度云盘进行下载:孟生旺《回归模型》PPT:http://pan.baidu.com/s/1miizhHY《回归模型》PPT下载链接:CH1:线性回归模型CH2:
广义线性模型
tongle.Wang
·
2017-06-02 19:04
机器学习
【机器学习】softmax函数总结
可以参照
广义线性模型
(GLM)里,通过多项分布化
哈乐笑
·
2017-05-25 21:16
机器学习
深度学习
机器学习
机器学习-
广义线性模型
GLM
广义线性模型
的公式:在学习
广义线性模型
的时候,会有这样的疑问,为什么我们要把逻辑回归,高斯分布模型都转化成
广义线性模型
,再来计算似然值呢?
Johnny_Cuii
·
2017-05-03 01:28
数学推导
机器学习
Spark MLlib架构解析(含分类算法、回归算法、聚类算法和协同过滤)
MLlib的底层基础解析MLlib的算法库分析分类算法回归算法聚类算法协同过滤MLlib的实用程序分析从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分:底层基础:包括Spark的运行库、矩阵库和向量库;算法库:包含
广义线性模型
weixin_33896726
·
2017-04-29 14:00
人工智能
大数据
scala
指数分布族(The Exponential Family)与
广义线性模型
(GLM,Generalized Linear Models)
参考:http://www.cnblogs.com/BYRans/p/4735409.html在逻辑回归模型中我们假设:在分类问题中我们假设:他们都是
广义线性模型
中的一个例子,在理解
广义线性模型
之前需要先理解指数分布族
code_caq
·
2017-04-26 08:38
Machine
Learning
指数分布族 和
广义线性模型
本节主要是我看了网易公开课上的AndrewNg的机器学习公开课第四节所做的笔记加上自己的一些整理,将它发上来供参考,由于水平有限,可能有错误。这节视频中,AndrewNg主要讲了三个方面,分别是牛顿法,指数分布家族和广义线性回归(GLMS)。本节介绍的指数分布函数主要是为广义线性回归所服务的。广义线性回归对回归值是随机变量(这主要是因为误差导致实际值y是随机变量)的情况下的建模提供了一种可行的建模
咸鱼小二
·
2017-04-25 11:36
机器学习CS229个人笔记
机器学习 —— 基础整理(五)线性回归;二项Logistic回归;Softmax回归及其梯度推导;
广义线性模型
本文简单整理了以下内容:(一)线性回归(二)二分类:二项Logistic回归(三)多分类:Softmax回归(四)
广义线性模型
闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完
Determined22
·
2017-04-21 21:00
Python机器学习库SKLearn:监督学习之
广义线性模型
以下是用于回归的一组方法,其中预期目标值为输入变量的线性组合,在数学概念中,假设{y^}是预测值。其中,向量w=(w_1,...,w_p)作为一个coef_(系数)andw_0作为intercept_(截距)。1.1.1普通最小二乘法(OrdinaryLeastSquares)LinearRegression是具有系数w=(w_1,...,w_p)的以最小化数据集中的观察到的值与通过线性近似预测的
dingcheng998
·
2017-03-16 21:30
Python
机器学习
[机器学习库]机器学习库Sklearn详解
原文:http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression章节1.
广义线性模型
2.线性与二次判别分析3
BaiHuaXiu123
·
2017-03-16 17:00
机器学习
库
广义线性模型
Generalized Linear Model (GLM)
这一段主要讲的是
广义线性模型
的定义和假设,为了看明白逻辑回归,大家要耐着性子看完。
caimouse
·
2017-03-06 14:14
深度学习
线性模型(二)--对线性回归的几点思考
本节主要讨论线性回归与
广义线性模型
的关系以及线性回归损失函数的意义。我们假设,则有(1)由第一节可知,,,。由此可知,线性回归是基于高斯分布的。
小建儿的小站
·
2017-02-09 19:29
机器学习原理介绍
机器学习系列:(五)决策树——非线性回归与分类
决策树——非线性回归与分类前面几章,我们介绍的模型都是
广义线性模型
,基本方法都是通过联接方程构建解释变量与若干响应变量的关联关系。我们用多元线性回归解决回归问题,逻辑回归解决分类问题。
cjianwyr
·
2017-02-07 10:09
AI
线性模型(一)--
广义线性模型
(GLM)简介
广义线性模型
(GeneralLinearModel,GLM)是线性回归模型的推广形式,由
广义线性模型
可以推导出线性回归、logistic回归、softmax回归等。
小建儿的小站
·
2017-02-04 17:07
机器学习原理介绍
R语言实战笔记--第十三章
广义线性模型
R语言实战笔记–第十三章
广义线性模型
标签(空格分隔):R语言
广义线性模型
logistic回归泊松回归广义线性回归我们知道,OLS回归的要求是假设因变量是正态分布(还有独立性、线性及同方差性),但是,我们在使用时
Sevan_Li
·
2017-01-11 18:26
R
交叉检验的实现
目前实现了交叉检验的两种实现方法:1.boot包里的cv.glm()函数主要用来做
广义线性模型
的交叉验证,一般与glm()函数一起使用。glm()函
Distrlili
·
2016-12-26 18:16
R——常见问题
R语言解决Lasso问题----glmnet包(
广义线性模型
)
Lasso回归和bridge回归都是ElasticNet
广义线性模型
的特例。除了参数lambda,还有参数alpha,控制对高相关性数据时建模的形状。
orchidzouqr
·
2016-12-12 14:13
R语言
python机器学习库scikit-learn简明教程之:Lasso回归预测
1.简介LASSO回归的特点是在拟合
广义线性模型
的同时进行变量筛选和复杂度调整。因此,不论目标因变量是连续的,还是二元或者多元离散的,都可以用LASSO回归建模然后预测。
hanss2
·
2016-12-07 23:34
Python
广义线性模型
(GLMs)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/Python)
广义线性回归算法介绍:与线性回归假设输出服从高斯分布不同,
广义线性模型
(GLMs)指定线性模型的因变量服从指数型分布。
liulingyuan6
·
2016-12-05 16:05
Spark
MLlib
MLlib
数据挖掘
Spark
算法
机器学习
指数族分布、
广义线性模型
、逻辑回归前传
1、伯努利分布伯努利分布(英语:Bernoullidistribution,又名两点分布或者0-1分布,是一个离散型概率分布,为纪念瑞士科学家雅各布·伯努利而命名。)若伯努利试验成功,则伯努利随机变量取值为1。若伯努利试验失败,则伯努利随机变量取值为0。记其成功概率为p(0≤p≤1),失败概率为q=1−p则其概率密度函数为:fX(x)=px(1−p)1−x=⎧⎩⎨⎪⎪pifx=1,q=1−pifx
howardact
·
2016-11-08 19:19
machineLearning
笔记(6):Network In Network
传统CNN模型的局限性传统的CNN模型是由卷积层与池化层交替组成,而kernel/filter是一个
广义线性模型
(GLM),而一般的线性模型只对线性可分的数据/特征有较好的效果,而对非线性可分的数据/特征适用性很差
Lehyu
·
2016-08-25 15:58
深度学习
感知机(Perceptron)
感知机(Perceptron)标签(空格分隔):监督学习@author:
[email protected]
@time:2016-07-04感知机Perceptron
广义线性模型
下的感知机感知机的原始形式和对偶形式感知机原始形式感知机的对偶形式感知机对偶形式中的內积感知机模型的袋式算法前面一篇文章是关于
Duanxx
·
2016-07-04 16:34
监督学习
感知机(Perceptron)
感知机(Perceptron)标签(空格分隔):监督学习@author:
[email protected]
@time:2016-07-04感知机Perceptron
广义线性模型
下的感知机感知机的原始形式和对偶形式感知机原始形式感知机的对偶形式感知机对偶形式中的內积感知机模型的袋式算法前面一篇文章是关于
daunxx
·
2016-07-04 16:00
R回归诊断
广义线性模型
非线性模型
回归诊断样本是否符合正态分布假设?是否存在离群值导致模型产生较大误差?线性模型是否合理?误差是否满足独立性、等方差、正态分布等假设条件?是否存在多重共线性?正态分布检验正态性检验:函数shapiro.test()P>0.05,正态性分布0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平(p-value)方差分析,F检验不显著,Pr>0.05p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本
余音丶未散
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2016-06-03 09:26
R
R
回归诊断
广义线性模型
非线性模型
从
广义线性模型
到逻辑回归
声明:1)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献2)本文仅供学术交流,非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的。如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止。3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢。4)
GarfieldEr007
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2016-05-08 13:00
机器学习
分类
逻辑回归
广义线性模型
广义线性回归中的Logistic回归
广义线性模型
GLM中,y不再只是正态分布,而是扩大为指数族中的任意分布。凡是符合指数族分布的随机变量,都可以用GLM回归分析。
努力是一种幸运
·
2016-05-06 23:15
机器学习算法
广义线性回归中的Logistic回归
广义线性模型
GLM中,y不再只是正态分布,而是扩大为指数族中的任意分布。凡是符合指数族分布的随机变量,都可以用GLM回归分析。
American199062
·
2016-05-06 23:00
数据挖掘
机器学习
逻辑回归与线性回归
相同点:两者都是
广义线性模型
GLM(Generalizedlinearmodels)不同点:1.线性回归要求因变量(假设为Y)是连续数值变量,而logistic回归要求因变量是离散的类型变量,例如最常见的二分类问题
bitcarmanlee
·
2016-04-27 18:29
ml
foundation
逻辑回归与线性回归
相同点:两者都是
广义线性模型
GLM(Generalizedlinearmodels)不同点:1.线性回归要求因变量(假设为Y)是连续数值变量,而logistic回归要求因变量是离散的类型变量,例如最常见的二分类问题
bitcarmanlee
·
2016-04-27 18:00
区别
逻辑回归
线性回归
机器学习笔记1_3:
广义线性模型
(GLM, Generalized Linear Models)
形式:η称为自然参数(naturalparameter),T(y)是充分统计量(通常T(y)=y),a(η)称为logpartitionfunction,上式中e−a(η)作为归一化参数。通过改变η可以得到不同的分布伯努利分布(对应逻辑回归):上式中η=log(ϕ1−ϕ),有趣的是,如果我们反解出ϕ会得到ϕ=11+e−η,正好是sigmoid函数高斯分布(对应线性回归)为了简便起见,令σ2=1得到
BUPT_WX
·
2016-04-21 14:00
机器学习
scikit-learn学习笔记:1.1
广义线性模型
-普通的最小二乘(Ordinary Least Squares)
1.1.
广义线性模型
(GeneralizedLinearModels)接下来的部分是一组回归的方法,其中目标值是被期望是输入变量的线性组合。用数学符号表示,如果y^是预计的值。
tianliangjay
·
2016-04-19 11:00
scikit
线性回归原理篇
广义线性模型
:自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的
广义线性模型
有:probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。
雪伦_
·
2016-04-15 10:19
机器学习
机器学习
广义线性模型
(Generalized Linear Models, GLM)
上一篇博客中我们说到线性回归和逻辑回归之间隐隐约约好像有什么关系,到底是什么关系呢?我们就来探讨一下吧。(这一篇数学推导占了大多数,可能看起来会略有枯燥,但这本身就是一个把之前算法统一起来的抽象模型,从一个更高的角度给出了一个更具泛化能力的方法,还是很有意义的。)1.指数分布族首先,我们先来定义指数分布族(exponentialfamily),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
isMarvellous
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2016-04-13 20:00
算法
数学
机器学习
分类
回归
MachineLearning—Logistic Regression(三)
本篇博文为机器学习逻辑回归第三部分,主要介绍GeneralizedLinear Models(GLMs)
广义线性模型
;通过以前的学习我们发现无论是线性回归还是逻辑回归,无论是梯度上升亦或梯度下降它们在算法推导的过程当中都有非常近似的地方
qq_14959801
·
2016-04-11 18:00
机器学习
learning
machine
逻辑回归
算法推导
广义线性模型GLMs
广义线性模型
机器学习中常见的
广义线性模型
(GLM):这种模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。
shenxiaoming77
·
2016-04-11 14:00
Newton Method in Maching Learning
blog.csdn.net/andrewseu/article/details/46771947本讲大纲:1.牛顿方法(Newton’smethod)2.指数族(Exponentialfamily)3.
广义线性模型
jyl1999xxxx
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2016-04-07 09:00
Stanford机器学习-- 逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression & Regularization
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
(generalizedlinearmodel)。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。
BigBzheng
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2016-04-05 23:00
MLA Review之五:回归
回到回归的正题,回归问题是机器学习领域中应用的比较广的一种方法,不过我觉得大部分的回归模型都是
广义线性模型
,在AndrewNG的课程中,对
广义线性模型
做了比较详细的推导,这篇文章的内容是,线性回归、局部加权回归
u010223750
·
2016-03-23 20:00
机器学习
softmax回归
在上一篇文章中,讲述了
广义线性模型
。通过详细的讲解,针对某类指数分布族建立对应的
广义线性模型
。
sherri_du
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2016-03-23 11:00
机器学习笔记—再谈
广义线性模型
前文从线性回归和Logistic回归引出广义线性回归的概念,很多人还是很困惑,不知道为什么突然来个广义线性回归,有什么用?只要知道连续值预测就用线性回归、离散值预测就用Logistic回归不就行了?还有一些概念之间的关系也没理清,例如线性回归和高斯分布、Logistic回归和伯努利分布、连接函数和响应函数。这种困惑是可以理解的,前文为了引导快速入门,从实战解题的角度推出了答案,但对其背后的概率假设
taojiahuanjia
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2016-03-21 15:00
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