广义线性模型GLMs

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

【数据挖掘笔记十三】数据挖掘的发展趋势和研究前沿

2、数据分析提出广泛认可的统计学方法，如回归、广义线性模型、方差分析、混合效应模型、因素分析、判别分析、生存分析和质量控制。3、数据挖掘的理论基础，基于数据归约、数据压缩、概率统计理论、微观
fjssharpsword·2018-02-08 17:14

从广义线性模型(GLM)理解逻辑回归

因为不支持Latex，建议阅读原文1问题来源记得一开始学逻辑回归时候也不知道当时怎么想得，很自然就接受了逻辑回归的决策函数——sigmod函数:与此同时，有些书上直接给出了该函数与将y视为类后验概率估计p(y=1|x)等价，即并给出了二分类(标签y∈(0,1))情况下的判别方式：但今天再回过头看的时候，突然就不理解了，一个函数值是怎么和一个概率联系起来了呢？有些人解释说因为hθ(x)范围在0~1之
深度沉迷学习·2017-12-25 21:34

【学习笔记】斯坦福大学公开课：cs229 Part 6 Learning Theory【上】

前面学的是算法，无论是线性回归、逻辑回归、广义线性模型、指数分布族，还是朴素贝叶斯、SVM，以及涉及到的梯度下降法、牛顿法、最大似然估计、拉普拉斯平滑等等，
cjf1699·2017-12-08 12:03

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

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

【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

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

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

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

[笔记]牛顿方法·指数族·GLMs

牛顿方法(Newton’smethod)牛顿方法是另一种最大化l(θ)的算法。首先找到一个实数域上的方程f，f(θ)=0，θ是实数。从起始点θ0开始，找到f(θ0)处的切线，与坐标轴相交于θ1，由此不断迭代。两点之间的距离记为Δ。f′(θ0)=f(θ0)Δ—->Δ=f(θ0)f′(θ0)所以牛顿方法执行更新规则：θ:=θ−f(θ)f′(θ)如果想要找到θ使得l(θ)最大，那么θ就该满足l′(θ)=
SalvatorezZ·2017-08-13 10:56

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

【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

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】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-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

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

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

指数分布族 和 广义线性模型

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。
咸鱼小二·2017-04-25 11:36

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

[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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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·2016-06-03 09:26

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）
GarfieldEr007·2016-05-08 13:00

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

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

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

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

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

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

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

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·2016-04-13 20:00
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