广义线性模型GLMs

IV值计算及分箱

如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；（2）逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限，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，能够提升模型表达能力
Baron_ND·2019-03-08 13:30

机器学习笔记之——逻辑回归

目录逻辑回归1.逻辑回归(LogisticRegression)1.1模型描述1.2损失函数1.3梯度下降求解2.从广义线性模型看逻辑回归2.1广义线性模型2.2广义线性模型与逻辑回归逻辑回归1.逻辑回归
caitzh·2019-03-05 16:53

最小二乘法

至于非线性最小二乘和广义线性模型，如果以后有时间会进行整理。核心思想最小二乘法是勒让德(A.M.Legendre)于1805年在其著作《计算慧星轨道的新方法》中提出的。
huataiwang·2019-02-04 17:44

广义线性模型观点：统计回归分析(REGRESSION)的基本原理与结构

差不多2月左右，冲假的缘故休得特别多，又正好碰到统计上无法解决的问题，于是本人也很有野心的列了一张清单，几月的时候要看完哪些书目、做点小研究、整理一些心得什么的，不过就像许多人每年的「梦想板」，写爽的成分比较多…，趁着空档，终于赶在开工前夕把ptt上也常有推荐的经典译作，Neter原著的「应用线性回归模型」扫完，再加上看了一部分的「类别资料分析导论」，穿插着几本统计小书，一时恐怕是整理不完了。我们
只为此心无垠·2018-12-24 14:12

广义线性模型定价模块（PYTHON3.5+)

广义线性模型定价模块，要求PYTHON3.5+版本。实现的功能如下：1.按出险频度和案均赔款分别建立GLM回归模型（出险频度为泊松分布，案均赔款为伽马分布，连接函数均为对象联接函数）。
BaiKY·2018-12-24 12:28

sklearn中一些参数

广义线性模型1.1.1。
__gyl__·2018-12-09 21:40

python 机器学习 sklearn 广义线性模型（2）

首先，Logistic不是纯粹的线性模型，他也可以说是一种概率估计的模型；他不是回归模型，而是一种二分类模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,ran
水野与小太郎·2018-12-04 19:39

《机器学习》对数几率回归——笔记

广义线性模型提出问题：需要找到一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来线性回归预测值，应用于分类问题一般选用“单位阶跃函数”但阶跃函数不连续，而对数几率函数正好可以替代阶跃函数
sunny_develop·2018-11-30 17:22

推荐分享

推荐分享流量变现-广告人推荐核心：匹配相似性：人和人、物品和物品、用户特征和商品特征排序算法协同过滤：数据要的少，效果可以使用普遍广义线性模型：特征拟合，找用户特征深度学习：数据中自动找特征强化学习：人工干预很少
迷路剑客·2018-11-30 00:00

【深度学习】线性回归（一）原理及python从0开始实现

文章目录线性回归单个属性的情况多元线性回归广义线性模型实验数据集介绍相关链接Python实现环境编码最小二乘法使用sklearn和pandas简化梯度下降方法比较测试代码结果MSE分析可视化分析数据归一化处理零均值单位方差归一化结果完整源码线性回归线性模型
Beb1997·2018-11-28 22:42

MLAPP————第九章 广义线性模型和指数家族

第九章广义线性模型和指数家族9.1简介我们现在已经遇到了许多不同的概率分布，如：高斯分布，伯努利分布，学生t分布，均匀分布，gamma分布等。
QQQiZZZ·2018-11-23 15:49

机器学习_周志华 第三章 线性模型 学习笔记 3.3 3.4-3.6（略）

当我们要用线性模型去进行分类任务时，我们可以根据 3.2中所提到的广义线性模型，找到一个单调可微函数  ,将分类任务的真实标记  与线性回归模型的预测值联系起来。
搬砖没人要·2018-10-31 00:00

Python学习笔记之：Scikit-Learn机器学习基础

一、监督学习GeneralizedLinearModels(广义线性模型)LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis(线性和二次判别分析)Kernelridgeregression
Jayboy.chen·2018-10-31 00:00

点击率预估中的FM算法&FFM算法

转载请注明出处：https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/81038913特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已CTR方法概览广义线性模型
hellozhxy·2018-10-26 17:40

ML模型1：线性回归

线性回归1.线性模型表示2.最小二乘法3.最大似然估计3.1误差3.1最大似然估计4.求解4.1求解-正规方程法：4.2求解-梯度下降5.评估方法6.广义线性模型7.Sklearn示例Q&A回归在数学上来说是给定一个点集
哈喽毛桃·2018-10-23 10:29

【ML模型详细推导1】- 线性回归

线性回归0.数据集和目标1.模型2.策略3.算法(模型求解)3.1正规方程法3.2梯度下降法4.广义线性模型学习过程主要顺着周志华《机器学习》第三章线性模型内容，本次线性回归模型总结按照“模型+策略+算法
阿凯就好·2018-10-20 10:13

machine learning 机器学习入门（四)

构建广义线性模型先了解一下指数族分布的形式，如果一个分布能用以下的形式写出来，则这个式子为指数族分布稍微对比思考会发现，之前的分类用的伯努利分布以及高斯分布都是属于指数族分布的对于伯努利分布，有如下的式子与指数族的式子相对比会发现
淅淅沥沥nosame·2018-10-16 11:57

Bioconductor:DESeq2

DESeq2使用负二项式广义线性模型来检测基因表达的差异性，对分散和LFC的估计包含数据的先验分布。这篇短文介绍了包的使用和
康君爱上了蕊酱·2018-10-12 14:38

线性回归的小trick

普通的广义线性模型，都是拟合一个带有系数的线性模型，使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。其数学表达式为：，当然如果是做
PythonstartL·2018-10-10 13:15

Regression

文章目录1.1广义线性模型1.1.1普通最小二乘1.1.1.1普通的最小二乘复杂性1.1.2岭回归1.1.2.1岭复杂性1.1.2.2设置正则化参数：广义交叉验证1.1.3套索1.1.3.1设置正则化参数
Harrytsz·2018-10-03 16:18

从广义线性模型到逻辑回归

广义线性回归回归方式比较常用的有线性回归和logistic回归.基本的形式都是先设定h_θ(x)，然后求最最大似然估计L(θ),然后求出l(θ)=logL(θ),然后用梯度上升法或其它方法求出θ，二种回归如此相似的原因就是在于它们都是广义线性模型里的一员
hellozhxy·2018-09-16 19:15

从线性到非线性模型-Fisher线性判别与线性感知机

从线性到非线性模型1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型3、广义线性模型4、Fisher线性判别和线性感知机5、三层神经网络6、支持向量机四
myazi·2018-09-13 17:41

2.1线性分类-part1

分类如何表示二值类标签当类型标签数量大于2时，类如何表示广义线性模型推理和决策辨别函数生成模型辨别模型（discriminativemodel）判别函数两类多类最小二乘如何求W~W~\tilde{\textbf
人工智障仁波切·2018-09-09 16:11

Spark-MLlib之分类和回归算法

广义线性模型的一个特例是预测结果的概率。在spark.ml逻辑回归中，可以使用二项Logistic回归来预测二元结果，或者可以使用多项Logistic回归来预测多类结果。
wyc_595998412·2018-08-29 12:46

[机器学习算法]线性模型（逻辑回归+LDA）

1、模型2、参数估计方法，通过偏导等于0得到最小二乘估计3、变形（1）对数线性回归（2）广义线性模型，其中是单调可微函数三、对数几率回归1、单位跃阶函数和对数几率函数单位阶跃函数：2、对数几率函数注：逻辑回归的原理就是把线性回归得到的拟合值投射到对数几率函数上
TOMOCAT·2018-08-26 19:30

数据科学个人笔记：逻辑回归+Softmax回归+广义线性模型

一、逻辑回归1.逻辑回归要解决的问题中y的取值是0或1，故通过y=g(XW)的形式来拟合p(y|X)的条件分布公式。其中g(x)=(1+e^-x)^-1。使用该函数的意思是认为y的对数几率ln(y/(1-y))=XW的线性关系。变换之后即可得到g(x)的形式。2.逻辑回归假设p（y|X）在参数W的情况下服从p(1)=g（XW）的伯努利分布，即p(y|X)=g(XW)^y*(1-g(XW))^(1-
humothetrader·2018-08-13 15:32

机器学习——Logistic回归

而Logistic回归模型是广义线性模型，策略是条件概率，计算方法是梯度法、牛顿法等。
MuBaicao·2018-08-07 11:55

【机器学习】机器学习算法的优缺点

这产生了如下类别：广义线性模型支持向量机最近
ChenVast·2018-07-30 11:11

【机器学习】机器学习算法的优缺点

这产生了如下类别：广义线性模型支持向量机最近
ChenVast·2018-07-30 11:11

线性模型（二）广义线性模型

借助指数族分布，对响应变量Y的描述将不再局限于正态分布，称观测来自指数族分布，如果其概率密度函数可以表达为如下形式：建立指数分布族：伯努利分布（逻辑回归）高斯分布（正态分布）泊松分布用广义线性模型进行建模
楚琪仔·2018-07-26 16:36

GBDT+LR

组合的特征作为LR的输入特征组合的介绍见上一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_26598445/article/details/809987601、背景目前工业界中用的较多的是LR，LR是广义线性模型
北冥有小鱼·2018-07-11 12:01

BP神经网络（python代码）

个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。
FangHui5206·2018-06-24 21:54

r语言中对LASSO，Ridge和ElasticNet模型实现

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。
LT_Ge·2018-06-19 00:00

逻辑回归和线性回归的区别(转)

原地址：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51263233相同点：两者都是广义线性模型GLM(Generalizedlinearmodels
Walter_Silva·2018-06-15 15:58

线性回归

线性模型、线性回归与广义线性模型逻辑回归工程应用经验数据案例讲解1.线性模型、线性回归与广义线性回归1.1线性模型image线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数
iOSDevLog·2018-06-07 00:13

【机器学习】逻辑回归（Logistic Regression）模型

这里可以考虑广义线性模型：只要找到一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。考虑二分类任务，其输出标记y∈｛0,1｝y\in｛0,1
Daycym·2018-05-26 20:53

【机器学习】逻辑回归（Logistic Regression）模型

这里可以考虑广义线性模型：只要找到一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。考虑二分类任务，其输出标记y∈｛0,1｝y\in｛0,1
Daycym·2018-05-26 20:53

logistic 回归

只需要在广义线性模型(1)中找一个单调可微函数将线性回归的值与分类任务的真实标签yy联系起来。
Lem3101·2018-05-22 23:40

广义线性模型解读必看文章

预测出相应的房屋价格；学习过程：构建模型h(θ)；线性回归：最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释；局部加权回归：带权重的线性回归、权值的钟形函数；逻辑回归：分类方法、梯度上升法、牛顿法、引出感知机学习算法；广义线性模型
区块链斜杠青年·2018-05-16 14:10

《机器学习》 线性模型

线性模型还有多种推广形式,常见的有广义线性模型：逻辑回归、岭回归等。1.线性回归模型（1）问题的求解目标线性回归(linearregression)是一种回归分析技术，例如在给定数据集D。
甘东东东·2018-05-14 23:46

机器学习名词解释及初学常见问答

回归：线性回归：广义线性模型：在非线性回归当中，有一部分可以用线性回归处理，这些模型叫做广义线性模型，如logistics模型代价函数（CostFunction）：正规方程（NormalEquation
ACandML·2018-05-09 01:32

用线性回归找到最佳拟合直线（附实战代码python）

最佳的拟合直线：（以只有一个特征的数据为例）利用最小二乘估计寻找最佳的参数，（为什么使用最小二乘估计，即差的平方和，而不用绝对值或者四次方作为成本函数，见最小二乘法的概率解释）（事实上，其实最小二乘估计是在广义线性模型是对高斯分布建模的结果
_zZhe·2018-05-06 11:34

机器学习（十）——指数族（The exponential family）

原文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf为了达到广义线性模型，我们首先定义指数族分布。
qq_31589695·2018-04-24 22:12

（数据科学学习手札24）逻辑回归分类器原理详解&Python与R实现

本文介绍的逻辑回归就基于广义线性模型（generalizedlinearmodel），下面我们简单介绍一下广义线性模型：我们都
费弗里·2018-04-12 14:00

Sklearn 实例

广义线性模型广义线性模型有：最小二乘回归、感知机、逻辑回归、岭回归，贝叶斯回归等，由sklearn.linear_model模块导入。
01_小小鱼_01·2018-04-03 08:03

逻辑回归与线性回归的区别

logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，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
大海之中·2018-04-02 16:11

机器学习（七）：CS229ML课程笔记（3）——广义线性模型

Part3GeneralizedLinearModels(广义线性模型)在Part1和Part2我们见到了回归模型和分类模型。在回归的例子中，我们假设了高斯分布，也就是：。
玥晓珖·2018-03-25 21:48

透彻理解逻辑回归(数学推导+python实现+sklearn相关包使用)

注意上一章讲过的广义线性模型(generalizedlinearregression),只要找到一个单调可微函数,接近单位阶跃函数，但是要连续，可以把预测的回归
0x落尘·2018-03-15 00:12

深度学习总结（lecture 7）Network in Network（NIN）

lecture7：NetworkinNetwork（NIN）目录lecture7：NetworkinNetwork（NIN）目录1、NIN结构2、MLP卷积层3、全局均值池化4、总体网络架构5、NIN补充5.1广义线性模型
九方先生·2018-02-28 20:35

R语言-广义线性模型

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
月上贺兰·2018-02-23 00:00
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