广义线性模型GLMs

Logistic回归（SPSS）

一、SPSS操作一般路径分析-广义线性模型：少量数据-回归——二元逻辑直销——选择方法二、SPSS查看数据情况1、看列分析——报告——代码本1）数字类型2）分Y、XY字段测量类型比较重要；X的描述比较重要
Scc_hy·2020-06-22 04:26

深入解读Logistic回归结果（…

一从线性回归到Logistic回归线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。假设有一个因变量y和一组自变量x1,x2,x3,...,xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程：y=β
sjpljr·2020-06-21 07:44

R语言-ISLR包的weekly数据集进行logistic回归

glm()函数用与拟合广义线性模型，其中参数family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来常用family：binomal(link=‘logit’)----响应变量服从二项分布
月半女孩的代码之路·2020-06-20 15:34

R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

通过对数链接从（标准）广义线性模型获得的预测。>reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=ba
lico9e·2020-06-18 14:00

R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析

p=13854本文为非人寿保险课程的一部分，该示例对1900-2005年间的“美国标准化飓风损失”数据集进行研究（2008），我们使用了广义线性模型和帕累托分布Paretodistributions分析
lico9e·2020-06-15 14:00

R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析

p=13854本文为非人寿保险课程的一部分，该示例对1900-2005年间的“美国标准化飓风损失”数据集进行研究（2008），我们使用了广义线性模型和帕累托分布Paretodistributions分析
qq_19600291·2020-06-15 14:52

R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析

p=13839上周在非人寿保险课程中，我们了解了广义线性模型的理论，强调了两个重要组成部分链接函数（这实际上是在预测模型的关键）分布或方差函数考虑数据集­lin.mod=lm(dist~speed,data
lico9e·2020-06-12 15:00

R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析

p=13839上周在课程中，我们了解了广义线性模型的理论，强调了两个重要组成部分链接函数（这实际上是在预测模型的关键）分布或方差函数考虑数据集­lin.mod=lm(dist~speed,data=cars
qq_19600291·2020-06-12 15:53

机器学习中文教程

语言的机器学习工具简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在NumPy，SciPy和matplotlib上开源，可商业使用-BSD许可证目录安装scikit-learn用户指南1.监督学习1.1.广义线性模型
鱼换水·2020-05-27 23:00

DESeq2差异分析十全大补使用笔记

1.基本原理1.1概述全称：DESeq2packagefordifferentialanalysisofcountdata;利用负二项分布广义线性模型(negativebinomialgeneralizedlinearmodels
NICE_AGIS·2020-04-26 22:38

机器学习——06.逻辑回归

逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型。逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，而线性回归假设因变量y服从高斯分布。
时光~·2020-04-25 12:00

6.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。它们的区别：1>线性回归是计算出具体的值，是解决回归问题；逻辑回归是给出是和否，解决的是分类问题。
Chaiyeh·2020-04-24 08:00

2020-04-17

机器学习之线性回归广义线性模型1.定义目标值y是输入变量x的线性组合。
煮诗_2899·2020-04-18 14:32

glmnet

Glmnet主要用于拟合广义线性模型。筛选可以使loss达到最小的正则化参数lambda。该算法非常快，并且可以使用稀疏矩阵作为输入。
nnlrl·2020-04-15 19:09

GLMMs及其实现

面对这些离散型、非独立的数据，我们既无法直接采用限于连续型数据的线性混合模型，又不能直接运用基于独立性假定的广义线性模型，而这些实际需求催生了广义线性混合模型（generalizedlinearmixedmodels
Eldersman·2020-04-09 13:42

python机器学习:2：广义线性模型

1.线性回归1.线性回归的基本原理：找到当训练数据集中y的预测值和其真实值的平方差最小的时候，所对应的w和b值1.线性回归的一般公式：式中：表示y的估计值，x[0],x[1],,,,x[p]为数据集变量的数量（这个公式的数据集有p个特征）；w和b为模型的参数。3.示例：生成一个样本数量为100，特征数量为2的数据集，并分割成训练集和测试集，再用线性回归计算出w和b值：#导入数据集拆分工具froms
勇于自信·2020-04-08 11:28

无标题文章

广义线性模型R--glm函数R语言glm函数学习：【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/Ljt作为一个初学者，水平有限，欢迎交流指正。
梦醒启程·2020-04-07 02:23

Linear/Logistic/Softmax Regression对比

Linear/Logistic/SoftmaxRegression是常见的机器学习模型，且都是广义线性模型的一种，有诸多相似点，详细对比之。
米乐乐果·2020-04-02 14:12

【Spark MLlib】（一）架构解析（包含分类、回归、聚类和协同过滤）

前言二、MLlib的底层基础解析三、MLlib的算法库分析四、MLlib的实用程序分析一、前言从以下架构图可以看出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
云 祁·2020-04-01 14:16

逻辑回归（LR）

广义线性模型，为线性模型增加了非线性的性质。1.广义线性模型指数分布族-包含(http://memoiry.me/2017/02/22/
闫阿佳·2020-03-30 00:24

R与ASreml-R遗传参数评估培训会通知

23日-24日，北京）ASreml是拟合线性混合模型的优秀数据分析软件，由NSWDepartmentofPrimaryIndustries的ArthurGilmour博士开发，可利用灵活的混合线性模型和广义线性模型来处理大规模的数据
育种数据分析之放飞自我·2020-03-25 00:00

广义线性模型

本文转自：广义线性模型今天我来介绍一种在机器学习中应用的比较多的模型，叫做广义线性模型（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。
jiandanjinxin·2020-03-22 12:10

【r<-高级|实战|统计】R中的方差分析ANOVA

ANOVA模型拟合从函数形式上看，ANOVA和回归方法都是广义线性模型的特例。因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。
王诗翔·2020-03-21 10:05

Regression in sklearn

广义线性模型非线性的数据可以通过转换，
Dorts·2020-03-18 03:44

DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

W&D模型的wide部分是广义线性模型，DeepFM的wide部分则是FM模型，两者的deep部分都是深度神经网络。
小绿叶mj·2020-03-08 21:54

R与线性分类模型

逻辑回归逻辑回归我们讲过很多了，目前它的公式是逻辑回归常用于二分类问题，事实上，它的原理是建立一个广义线性模型，这个模型往往称为激发函数，我们设定个阈值，假设说设为0.5，那么将数据点带入这个模型，计算出大于
小潤澤·2020-03-08 21:59

广义与一般线性模型及R使用

模型选择方式：基本公式若不是正态分布，则该模型为广义线性模型，而若不是连续或正态分布，则该模型为一般线性模型。下表为不同变量类型可选用的模型分类：1582793257442.jpg5.2广义线性模
3between7·2020-03-04 16:55

关于机器学习中的广义线性模型(GLM)

比如传统的线性回归模型，logistic回归，softmax回归啊之类的很多，那么从传统的线性回归模型中我们观察到，这并不能很好的解决因变量是离散的或者是分类的这样的情况，经过国内外许多数学界的大牛们长期的摸索与验证，广义线性模型的理论被逐步建立起来
Mezereon·2020-03-02 19:06

R的物语之逻辑回归

1.不想学但是却不得不学的理论呜呜.png唠一唠：逻辑回归属于广义线性模型的一种，响应变量为二元分类数据，其分布服从二项分布。响应变量期望值的函数与预测变量之间的关系为线性关系。
鸣人吃土豆·2020-03-02 06:20

逻辑回归

但这两种回归可以归于同一个家族，既广义线性模型(generalizedlinearmodel)。
jockerMe·2020-02-26 06:33

sklearn-User Guide 监督学习-- 广义线性模型（一）

下面的式子就是一个线性回归，其目标值是输入变量的线性组合，预测值可以表示为：1.1.2普通的最小二乘法线性回归的思路是：用线性系数w来模拟模型，通过调整系数的值，使得预测值和准确值之间的均方误差最小。数学上可表示为：下面为线性拟合的代码及解释：#从sklearn中导入linear_model模块包>>>fromsklearnimportlinear_model#线性回归类，并且实例化>>>clf=
快乐的小飞熊·2020-02-20 16:26

线性模型

线性回归线性回归应该是形式最简单的机器学习方法了，但简单并不代表无用，实际上我以前学习统计课程的时候，很大篇幅都在线性模型上，一来是因为很多情形下线性模型已经足够用且可解释性良好，二来通过非线性函数映射的方法我们很容易将线性模型推广至“广义线性模型
单调不减·2020-02-19 11:35

scikit-learn--Generalized Linear Models(广义线性模型)

最小二乘法LinearRegression使用系数w拟合模型，最小化实际观测值和预测值的残差平方和。然而，最小二乘法的系数估计依赖于模型中变量的独立性，当模型中的解释变量存在相关关系，会导致多重共线性，例如，数据收集没有经过实验设计。岭回归岭回归通过对系数大小增加惩罚解决了最小二乘法的一些问题。岭回归使用L2正则alpha大于等于0是一个复杂系数，控制着收缩量，alpha值越大，收缩量越大，系数越
zhilaizhiwang·2020-02-19 05:07

逻辑回归 logistic regression

广义线性模型是包含逻辑回归的一类模型。family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。常用的family：binomal(link=’logit’)
MJades·2020-02-18 15:14

广义线性模型

首先在介绍这写之前，要引入一个概念：广义线性模型（插入公式真累）广义线性模型
iamsonormal2333·2020-02-16 10:13

信用评分卡建模实战全过程

分析原理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
swallow芳·2020-02-13 15:04

2019-09-02R包第二天：差异分析包（二）DEseq2

DESeq2使用负二项式广义线性模型来检测基因
一只烟酒僧·2020-02-11 10:37

Multilevel Modeling Using R 第七章

从这一章开始，我们把目光聚集到广义线性模型的学习中逻辑回归这个内容之前我也有过简单的介绍，那么逻辑回归是广义线性模型的一种我们知道，一般的相信模型Y=βX+B，那么广义线性模型的广义体现在将Y做了一些函数变化
小潤澤·2020-02-10 16:22

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
CodingFish·2020-02-07 09:58

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
Ten_Minutes·2020-02-06 08:42

经典机器学习系列之【线性模型与广义线性模型】

之后我们再将其扩展到广义线性模型。最后通过广义线性模型迁移到logit回归(分类问题)中。
小小何先生·2020-02-04 15:44

为什么LR适用于离散型特征？

：离散特征的增加和减少都很容易，易于模型快速迭代；稀疏向量内积乘法速廈快，计算结果方便存储，容易扩展；离散化的特征对异常数据有很强的鲁棒性(比如年龄为300异常值可归为年龄>30这一段)；逻辑回归属于广义线性模型
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-02 08:12

广义线性模型、指数分布族中的高斯分布、伯努利分布

姓名：崔少杰学号：16040510021转载自：http://www.jianshu.com/p/d1b7ca81d1af=有修改【嵌牛导读】：广义线性模型、指数分布族中的高斯分布、伯努利分布【嵌牛鼻子
随心所欲_7b32·2020-01-06 17:18

R语言实战__第9章 方差分析

9.1术语速成9.2ANOVA模型拟合ANOVA也是广义线性模型的特例，可以用lm()函数分析ANOVA模型。不过本章基本使用aov()函数。两者结果等同。
冯轩·2020-01-05 11:09

广义线性模型、指数分布族中的高斯分布、伯努利分布

materials/aimlcs229/cs229-notes1.pdf为什么要有指数分布族：普通线性模型（generallinearmodel）处理二分类等问题受限（除二分类以外，还有一些其他原因），因此定义了广义线性模型
fountainDNA·2020-01-02 13:29

Stanford机器学习---第三讲. 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。
MapleLeaff·2020-01-01 12:51

关于coreml框架的学习

watchOS,macOS和tvOS.CoreML引入了公共文件格式(.mlmodel)，它支持机器学习方法包括深度神经网络(卷积和循环),基于树的集合(boostedtrees,随机森林,决策树)和广义线性模型
阿吖嗄·2019-12-30 19:19

机器学习笔记-04-理解正则化

在前面两篇文章我们讨论了，极大似然估计的原理，以及如何通过广义线性模型对线性回归和逻辑回归进行建模，从中我们看到了sigmoid函数是如何推导出来的，并运用极大似然估计得到对应模型的代价函数：机器学习笔记
胡涂笔记·2019-12-28 18:23

机器学习笔记-01-概述

接下来的系列文章，将详细讲线性回归、逻辑回归的一些细节，线性模型，广义线性模型，推导常见机器学习模型的预测函数和损失函数等内容。
胡涂笔记·2019-12-28 11:13

【转载】对数线性模型之一(逻辑回归), 广义线性模型学习总结

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。
mylocal·2019-12-21 02:11
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