广义线性模型GLMs

关于遗传参数评估的培训通知

asreml介绍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·2019-12-19 12:07

【r<-高级|实战|方案】R做逻辑回归的一个简单实例

在上一篇博文整理R实战的广义线性模型中有细讲过逻辑回归，这里借助作业作为一个简单实例做一下相应分析。
王诗翔·2019-12-18 21:58

机器学习数学原理（2）——广义线性模型

机器学习数学原理（2）——广义线性模型这篇博文主要介绍的是在机器学习中的回归问题以及分类问题中的一个非常具有概括性的模型：广义线性模型（GeneralizedLinearModels，简称GLMs），这类模型包括了回归问题中的正态分布
史努B·2019-12-18 21:21

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。
Arya鑫·2019-12-18 00:12

深入浅出 广义线性模型

前言：文中有许多基础知识，在前面的博客已经进行记录，可参见–>深入浅出KNN算法概述线性模型在机器学习领域是一种常见且好用的模型关于线性模型，之前写过一篇介绍比较详细的博客，可以拿去看一看（英文版，可以翻译过来看）、这是一个链接–>?什么是线性模型直观理解importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-5,5,100)y=2*x+
Saul_Yu·2019-12-14 20:00

深入浅出 神经网络

博客链接：深入浅出KNN算法（包括基础知识）深入浅出广义线性模型概述人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel
Saul_Yu·2019-12-14 20:00

机器学习笔记3: 广义线性模型

牛顿方法之前我们在最大化对数似然函数l(θ)时用到了梯度上升法，现在我们介绍另一种方法。我们先来看下如何用牛顿方法(Newton'sMethod)求解θ使得f(θ)=0。如下图所示，首先我们选取一个初始点，比如说令θ=4.5，然后作出f(θ)在该点的切线，这条切线与x轴相交的点θ=2.8作为下一次迭代的点。下右图又一次重复了一轮迭代，f(θ)在θ=2.8处的切线与x轴相交于θ=1.8处，然后再次迭
secondplayer·2019-12-12 00:01

LR模型的特征归一化和离散化

逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：逻辑回归属
闫阿佳·2019-12-08 03:12

机器学习笔记-03-广义线性模型推导线性回归及逻辑回归

本文我们讨论以下问题：指数分布族广义线性模型利用广义线性模型构建线性回归利用广义线性模型构建二分类逻辑回归(sigmoid)利用广义线性模型构建多分类逻辑回归(softmax)逻辑回归的极大似然估计和代价函数
胡涂笔记·2019-12-07 13:20

机器学习：最小二乘、正则化和广义线性模型

1.最小二乘法（Leastsquares）最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方来寻找数据的最佳函数匹配。先引入一些先验知识：1.高斯分布（Gaussiandistribution）-.-若随机变量X服从一个位置参数为μ（数学期望）、尺度参数为σ（标准差）的概率分布，记为：X~(μ,σ2)。其概率密度函数为：高斯分布曲线：2.拉普拉斯分布（Laplacedistribution）-.
Deepool·2019-12-02 08:23

论文学习6“Network in Network”文章学习

文章刚开始介绍传统CNN的结构，就是卷积层和池化层交替组成，卷积层就是一个GLM（广义线性模型），作者认为线性模型对于潜
侯冠群·2019-12-02 07:58

机器学习|逻辑回归里有哪些逻辑？

目录：1.逻辑回归2.牛顿法求极值3.指数分布族与多项分布4.广义线性模型前言在看逻辑回归之前，先回想一下线性回归问题的求解步骤，再顺着线性回归，来介绍逻辑回归。
最会设计的科研狗·2019-11-07 23:25

CTR预估(二)--LR与GBDT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
文哥的学习日记·2019-11-07 09:50

wide & deep learning for recommender systems论文翻译

摘要处理非线性特征的广义线性模型在高维稀疏输入的回归和分类问题中被广泛使用的。通过cross-product特征模型具有很好的可解释性，但意味着特征工程的工作量非常巨大。
celine_zhou·2019-11-04 20:10

广义加性模型（GAM）

之前介绍过线性模型和广义线性模型，线性模型的意思就是响应变量和解释变量之间服从线性关系，广义线性模型就是指如果能通过一些变换，让原本不服从线性关系的响应变量解释变量，转换成线性关系，那么他们之间就是具有广义线性关系
JessssseYule·2019-11-03 16:07

机器学习系列-广义线性模型

广义线性模型高斯分布的另一种看法伯努利分布--Logistic回归的含义12Softmax迭代推导总结softmax算法在机器学习里占有很重要的地位，虽然很多机器学习的学习包已经高度的集成了softmax
Datartisan数据工匠·2019-11-02 13:36

广义线性模型 （general linearmodel）

广义线性模型（glm）意为利用连接函数将各种分布（正态分布，二项分布，泊松分布）假设下的因变量与自变量想联系起来，使用十分广泛，下面是我之前的笔记，包含letex代码和相应的pdf文件，letex代码：
雪走石·2019-10-31 18:15

广义线性模型（Generalized Linear Models）

指数分布族（TheExponentialFamily）如果一个分布可以用如下公式表达，那么这个分布就属于指数分布族：公式中y是随机变量；h(x)称为基础度量值（basemeasure）；η称为分布的自然参数（naturalparameter），也称为标准参数（canonicalparameter）；T(y)称为充分统计量，通常T(y)=y；a(η)称为对数分割函数（logpartitionfunc
拷贝幸福冲·2019-10-18 09:00

GBDT+LR算法进行特征扩增

LR（LogisticRegression）是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR通过Logit变换将函数值映射到0~1区间，映射后的函数就是CTR的预估值。
levy_cui·2019-10-14 14:51

wide-deep论文翻译（六）

题目：Wide&DeepLearningforRecommenderSystems摘要（本文出自公众号：AI爱好者社区）具有非线性特征变换的广义线性模型被广泛用于稀疏输入的大规模回归和分类问题。
learner_ctr·2019-09-23 19:21

用广义线性模型进行数据分析（下）

之前我们已经探讨了，在构建GLM模型之前，如何进行数据预处理，接下来就介绍一下正式的建模过程。首先我们要做的是进一步具体地分析我们应该选择模型的变量。第一步是对一个个变量单独建模，观察他们的p值：这个p值就是假设检验的p值，意思就是我们对模型的参数进行假设检验：H0:βj=0H_0:\beta_j=0H0:βj=0检验的就是变量的参数在等于0和不等于0的情况下（beta=0就意味着不考虑这个解释变
JessssseYule·2019-09-21 20:21

广义线性模型

之前提到过，线性回归模型有三个限制：响应变量服从正态分布，响应变量和解释变量之间服从线性关系，方差不变。其实在构建一个线性模型的时候，除了上述的两个要求，我们还需要对解释变量进行具体的分析，主要有几点，首先是解释变量之间的相互作用（interaction）对结果的影响，简单来说就是模型不仅仅受因素a和因素b影响，因素a和因素b的共同作用也会对模型产生影响，这是一个方面。除此之外，还有因素的共线性（
JessssseYule·2019-09-21 20:10

从线性回归到广义线性模型

在谈及广义线性模型是什么之前，我想先分析一下线性回归模型有什么限制。在这里先说明一点，以下分析的线性回归模型，是考虑了随机误差项的完整的线性回归模型。
JessssseYule·2019-09-21 20:04

深入浅出Python机器学习4——广义线性模型

线性模型的基本概念线性模型的一般公式在机器学习领域，常用的线性模型包括线性回归、岭回归、套索回归、逻辑回归和线性SVC等。假如我们有一条直线，其方程是y=0.5x+3,通过两个点（（1，3）和（4，5））的直线模型：线性模型的图形表示打印直线方程：当数据有三个点（（1，3）、（4，5）和（3，3））时：可以看出没有穿过任何一个点，而是位于一个和3个点的距离相加最小的位置，直线方程为：我们以scik
繁华落尽心伤·2019-09-06 18:52

GLM,FM,FFM,DeepFM原理总结与实践

ref：FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）用Keras实现一个DeepFM推荐系统遇上深度学习(三)–DeepFM模型理论和实践GLM：GeneralLinearModel广义线性模型意为利用连接函数将各种分布
Jellyqin·2019-08-26 19:08

监督学习之线性模型（2）

我们将模型改写为y=transfer（W）*X+b尝试令模型逼近y的衍生物，比如ln（y）：ln（y）=transfer（W）*X+b这就是广义线性模型中的泊松回归模型2、广义线性模型广义线性模型（generalizedlinearmodel
Byte猫·2019-08-23 17:10

推荐系统（一）LR，FM，FFM，Wide&Deep，DeepFM，ESMM

一、LR（一）简单总结是广义线性模型，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，需要人工对特征进行交叉组合。
一个想当大佬的菜鸡·2019-08-17 12:11

你真的学懂了线性回归和logistic回归吗？——从指数族分布说起

文章目录1.回顾机器学习的基本思想2.指数族分布2.1.指数族分布由来的推导2.2.指数族分布的特殊情形：伯努利分布和高斯分布2.3.关于参数$\eta$如何求取的一点讨论2.4.用广义线性模型(GLM
lankuohsing·2019-08-11 16:06

为什么LR模型使用Sigmoid函数？

首先要说明的是，Sigmoid不是被选择出来的，而是被推导出来后给它署名Sigmoid.逻辑回归模型是一种广义线性模型，而逻辑回归满足伯努利分布，伯努利分布是指数分布族的一种，而指数族分布有如下的形式：
很吵请安青争·2019-07-24 22:09

推荐系统（一）LR，FM，FFM，Deep&Wise，DeepFM，ESMM

一、LR（一）简单总结是广义线性模型，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，需要人工对特征进行交叉组合。
木木歹朱·2019-07-20 11:00

线性模型(02)广义线性模型--分类

摘要：线性模型不仅仅只有线性回归这样直观的模型，也有广义上的线性模型，它是以线性回归的结果作为模型的自变量。这样的模型比较典型的代表就是Logistic回归和Softmax回归，两者都应用于分类（有监督学习）。其中Logistic回归是用来二分类，Softmax用来做多分类。目录 Logistic回归sigmod函数Logistic回归参数估计对数线性模型几率Logistic回归的损失函数Soft
Adelaide_Guo·2019-07-12 11:47

分类算法（一）：广义线性模型之线性回归、逻辑回归

线性回归——正态分布来分析误差；逻辑回归——伯努利分布来分析误差线性回归用来做预测,LR用来做分类。线性回归是来拟合函数,LR是来预测函数。线性回归用最小二乘法来计算参数,LR用最大似然估计来计算参数。线性回归更容易受到异常值的影响,而LR对异常值有较好的稳定性。线性回归（回归）线性回归通常是解决连续数值预测问题,利用数理统计的回归分析,来确定变量之间的相互依赖关系。线性回归中的因变量是连续的。其
姬香·2019-07-06 21:48

广义线性模型（一）

一、说明本章主要讲述一些用于回归的方法，如果需要使用广义线性模型进行分类，请使用Logistic回归。
Powehi_·2019-06-26 23:52

python--h2o实现广义线性模型

%matplotlibinlineimportrandom,os,sysimporth2oimportpandasimportpprintimportoperatorimportmatplotlibfromh2o.estimators.glmimportH2OGeneralizedLinearEstimatorfromh2o.estimators.gbmimportH2OGradientBoost
Adm1rat1on·2019-06-25 10:00

《机器学习》-周志华 第三章：线性模型 读书笔记一

文章目录3.1线性回归3.1.2只有一个属性时平方损失是凸函数的证明3.1.2多元线性回归当$X^TX$是正定矩阵时平方损失是凸函数的证明$X^TX$不满秩时3.2广义线性模型3.2.1指数分布族3.2.2
ErinLiu❤·2019-06-25 00:00

r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

p=3795介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。
qq_19600291·2019-06-18 15:25

R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据

我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，...）和其他回归模型，比如t-regression。
qq_19600291·2019-06-12 19:58

R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据

我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，...）和其他回归模型，比如t-regression。这是Gelman和Hill在回归文本中的内容。
tecdat·2019-06-12 14:21

Truncated Gradient --截断梯度

TruncatedGradient--截断梯度简介简单截断法L1正则化法截断梯度法(TruncatedGradient)简介最近接触了大规模机器学习，在进行模型训练的时候采用的是广义线性模型，由于超高维度
大号小白兔·2019-05-31 20:48

对比线性回归、逻辑回归和SVM

线性回归和逻辑回归（广义线性模型）是线性模型，SVM根据核函数的不同有线性模型和非线性模型。逻辑回归和SVM都是判别式模型。三者都属于有监督算法。
菜鸟瞎编·2019-05-31 10:36

系统学习机器学习之线性判别式（三）--广义线性模型(Generalized Linear Models)

转自：https://www.cnblogs.com/czdbest/p/5769326.html在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值
Eason.wxd·2019-05-30 22:25

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
code__online·2019-05-14 20:40

edgeR

edgeR主要是利用了多组实验的精确统计模型或者适用于多因素复杂实验的广义线性模型。前者叫做“经典edgeR”，后者叫做”广义线性模型edgeR“。
陈洪瑜·2019-05-13 18:28

edgeR

edgeR主要是利用了多组实验的精确统计模型或者适用于多因素复杂实验的广义线性模型。前者叫做“经典edgeR”，后者叫做”广义线性模型edgeR“。
陈洪瑜·2019-05-13 18:28

Python实现逻辑回归（LogisticRegression）完整过程

它的计算原理很多网站和书籍都有介绍，就不在这班门弄斧了，主要还是记录自己如何实现一、逻辑回归简介LogisticRegression算法是通过训练数据中的正负样本，学习样本特征和样本标签的假设函数，它是典型的线性分类器，是广义线性模型的一种
Trisyp·2019-04-15 19:22

AIC和BIC相关知识

同步于音尘杂记文章目录1.模型拟合优度检验2.调整Rsquare3.AIC和BIC前面在回顾sklearn时，在广义线性模型中看到选择模型时可以采用AIC和BIC准则，特地复习了下统计学基础，简记如下，
buracag_mc·2019-04-08 20:31

Logistic Regression(逻辑回归)基本原理与学习总结

逻辑回归原理逻辑回归是一种广义线性模型，判别一个模型是否是线性的，可通过判别分界面是否是线性来判断的，逻辑回归的分界面是线性的。
he613·2019-04-08 19:46

指数分布族

我们都知道logistic回归，softmax回归，线性回归，他们看上去不一样但是他们都属于广义线性模型【GeneralizedLinearMode】。这篇博客就来介绍他们。
宁悦·2019-03-28 09:48

逻辑回归为什么要对特征进行离散化

逻辑回归属于广义线性模型，表达能力有限，单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，，能够提高模型表达力，加大拟合，离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；（2）速度快
凯旋的皇阿玛·2019-03-18 14:12

广义线性模型GLM

本文转自GLM(广义线性模型)与LR(逻辑回归)详解（原作者：爱学习的段哥哥）GLM的内容，本应该较早之前就总结的，但一直觉得这种教科书上的基础知识不值得专门花时间copy到博客里来。
FarmerJohn·2019-03-11 16:19
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