广义线性模型GLMs

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·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

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·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·2016-03-21 15:00

机器学习笔记—指数分布簇和广义线性模型

在本文会看到，这两个模型其实都只是一个广大模型家族的特例，广义线性模型。我们也将演示广义线性模型家族的其它模型如何推导，并如何应用到分类和回归问题中的。在讨论广义线性模型之前，我们先来定义指数分布簇。
taojiahuanjia·2016-03-21 15:00

机器学习 （笔记）牛顿方法

大纲：1.牛顿方法2.指数簇3：广义线性模型（GLM）1.牛顿方法假设有函数：,我们希望找到满足的值.这里是实数.牛顿方法的过程：1：先初始化值，记为2：找到对应点（，），在此点求切线，3：找到切线与x
qq_29133371·2016-03-15 19:00

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。
骆驼算法学习笔记·2016-02-23 17:02

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
u010223750·2016-02-21 12:32

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L
Alexander·2016-01-28 15:00

监督学习之广义线性模型——Andrew Ng机器学习笔记（三）

内容提要这篇博客的主要内容有-牛顿法-指数分布族（ExponentialFamily）-广义线性模型（GeneralizedLinearModels）-SoftmaxRegression牛顿法首先我们先看一个简单的例子
A_cainiao_A·2015-12-23 19:55

线性代数基础知识-2

广义线性模型泊松分布，伽马分布，指数分布，多元高斯分布，Beta分布，Dirichlet分布等等都是指数分布族。根据这些分布的概率密度函数可以建立相应的模型，这些都是广义线性模型的一个实例。
mlljava1111·2015-12-11 20:00

多元统计分析及R语言建模-第5章 广义与一般线性模型

#第5章广义与一般线性模型#广义线性模型函数glm()的用法glm(formula,family=gaussian,data,...)
可米_俊俊·2015-12-02 16:56

R机器学习之二：逻辑回归

逻辑回归方程的由来广义线性模型的基本等式是；g(E(y))=α+βx1+γx2注意：GLM不假设自变量和因变量之间线性相关，而是假设连接函
u012432611·2015-11-27 09:00

机器学习笔记_逻辑回归

逻辑回归解释广义线性模型中的连接函数：线性+logit+probit+对数+多类别其中二分：logit+probit链接函数的选择源于Y随机变量分布决定了关系函数Yi服从正态分布=>线性模型Yi服从伯努利模型
mijian1207mijian·2015-11-22 22:00

机器学习笔记_回归_3: 广义线性模型

指数分布族参看：机器学习笔记(july七月)_数学基础_2-概率论http://blog.csdn.net/mijian1207mijian/article/details/49896689满足指数族分布GLM广义线性模型二项分布和正态分布概率密度函数均可以由指数族的标准形式推出
mijian1207mijian·2015-11-22 01:00

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。
qq_18343569·2015-11-14 12:00

MLlib之LR算法源码学习

GLMs consist of a weight vector and * an intercept. * * @param weight
·2015-11-13 06:17

回归分析中的正则化问题

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（generalizedlinear model）。 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。
·2015-11-11 09:04

广义线性模型(logistic和softmax)

再谈广义线性模型之前，先来看一下普通线性模型： 普通线性模型的假设主要有以下几点： 1.响应变量Y和误差项ϵ正态性：响应变量Y和误差项ϵ服从正态分布，且ϵ是一个白噪声过程，因而具有零均值，同方差的特性
·2015-11-11 04:40

机器学习-斯坦福：学习笔记4-牛顿方法

牛顿方法 本次课程大纲： 1、  牛顿方法：对Logistic模型进行拟合 2、 指数分布族 3、  广义线性模型（GLM）：联系Logistic
·2015-11-11 02:00

A Statistical View of Deep Learning (I): Recursive GLMs

A Statistical View of Deep Learning (I): Recursive GLMs Deep learning and the use of deep
·2015-11-07 10:33

ML—广义线性模型(GLM)

华电北风吹最后修改日期2015/11/3本文基于逻辑回归解释GLM，并将GLM推广到基于最小二乘的线性回归和Softmax回归。一、指数分布族(ExponentialFamily)。如果一个分布函数可以写成如下的形式p(y,η)=b(y)eηTT(y)−a(η)(1-1)η：自然参数，标准参数，规范参数T(y)：充分统计量a(η)：对数分函数其中，T,a,b确定了参数为η的一种分布函数。例如，在基
zhangzhengyi03539·2015-11-04 12:00

从统计学角度来看深度学习（1）：递归广义线性模型

从统计学角度来看深度学习（1）：递归广义线性模型 原文链接：http://blog.shakirm.com/2015/01/a-statistical-view-of-deep-learning-i-recursive-glms
·2015-11-02 15:28

【cs229-Lecture4】GLMS:选定指数分布族，如何用它来推导出GLM？

在Lecture4中有3部分内容： Newton’s method        牛顿方法 Exceponential Family        指数分布族 Generalized Linear Models &nbs
·2015-11-02 12:47

从广义线性模型到逻辑回归，逻辑回归的深入理解

总结：由于逻辑回归假定y的条件分布(y|x)是伯努利分布，所以根据广义线性模型和指数分布簇的定义，它对应的假设函数是sigmoid函数。
·2015-11-01 13:39

R in action读书笔记（17）第十二章 重抽样与自助法

另外一个非常重要的包是glmperm，它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识，置换检验提供了另外一个
·2015-10-28 09:07

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Generalized Linear Models

notes1.pdf 前面介绍一个线性回归问题，符合高斯分布 一个分类问题，logstic回归，符合伯努利分布 也发现他们有些相似的地方，其实这些方法都是一个更广泛的模型族的特例，这个模型族称为，广义线性模型
·2015-10-27 12:20

牛顿方法、指数分布族、广义线性模型—斯坦福ML公开课笔记4

个人总结：1、这一篇文章主要是证明性的东西为主，所以说数学公式相对较多，原文笔记作者省略了一些东西，没有和上文很好衔接，所以初学者不一定看明白，建议结合斯坦福机器学习原文讲义（是英文的，没找到有全文中文翻译版的）看一看，如果刚入门对公式的推导就迷糊，说明你有必要去学一些数学基础。2、结合上一篇文章中提到的梯度下降方法，本文提出了一种更快的迭代方法，叫牛顿方法。原文中公式(1)都能看懂，一转眼怎么就
东方神剑·2015-10-10 12:00

利用Theano理解深度学习——Logistic Regression

一、LogisticRegression1、LR模型Logistic回归是广义线性模型的一种，属于线性的分类模型，在其模型中主要有两个参数，即：权重矩阵W和偏置向量b。
zhiyong_will·2015-10-08 18:58

利用Theano理解深度学习——Logistic Regression

一、LogisticRegression1、LR模型Logistic回归是广义线性模型的一种，属于线性的分类模型，在其模型中主要有两个参数，即：权重矩阵W和偏置向量b。
google19890102·2015-10-08 18:00

机器学习-牛顿方法&指数分布族&GLM

本节内容牛顿方法指数分布族广义线性模型之前学习了梯度下降方法，关于梯度下降（gradientdescent），这里简单的回顾下【参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradientdescent)】。
拾毅者·2015-10-06 13:26

[置顶] 机器学习-牛顿方法&指数分布族&GLM

本节内容牛顿方法指数分布族广义线性模型之前学习了梯度下降方法，关于梯度下降（gradientdescent），这里简单的回顾下【参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradientdescent)】。
Dream_angel_Z·2015-10-06 13:00

从指数分布族去推导出广义线性模型

指数分布族的定义：若一类概率分布可以写成如下形式，那么它就属于指数分布族：η - 自然参数，通常是一个实数T(y)– 充分统计量，通常，T(y)=y，实际上是一个概率分布的充分统计量（统计学知识）对于给定的a，b，T三个函数，上式定义了一个以η为参数的概率分布集合，即改变η可以得到不同的概率分布。极限定理得）记录一下几个指数分布族以及它们的特征：正态分布（高斯分布）——总体噪音（由中心极限定理得）
Hosee·2015-09-23 21:00

学习日志---线性回归与logistic回归

在空间中就是一个平面）；                      广义线性（高维线性回归，也就是一个超平面）（都是一次的，因此称为线性回归）非线性回归分析：非一次的，是曲线，有些可以用线性模型处理，称为广义线性模型
wukong0716·2015-08-31 16:08

学习日志---线性回归与logistic回归

；多元线性（因变量有很多个，但也是一次，在空间中就是一个平面）；广义线性（高维线性回归，也就是一个超平面）（都是一次的，因此称为线性回归）非线性回归分析：非一次的，是曲线，有些可以用线性模型处理，称为广义线性模型
wukong0716·2015-08-31 16:08

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
玉心sober·2015-08-27 19:56

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
lilyth_lilyth·2015-08-27 19:00

从线性模型到广义线性模型(一）：模型假设篇

本文系转载，原文链接:http://cos.name/2011/01/how-does-glm-generalize-lm-assumption/在统计学里，对特定变量之间的关系进行建模、分析最常用的手段之一就是回归分析。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(response)、被解释变量(explained)、被预测变量(predicted)、从属变量(re
key_v·2015-08-26 16:18

广义线性模型（Generalized Linear Models）

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。 
BYRans·2015-08-17 01:00

斯坦福CS229机器学习课程笔记二：GLM广义线性模型与Logistic回归

幸好，在CS229第三节课介绍了逻辑回归，第四节课介绍了广义线性模型，综合起来总算让我对逻辑回归有了一定的理解。与课程的顺序相反，我认为应
diezhangu4106·2015-07-16 15:00

【斯坦福---机器学习】复习笔记之牛顿方法

本讲大纲：1.牛顿方法(Newton’smethod)2.指数族(Exponentialfamily)3.广义线性模型(Generalizedlinearmodels)1.牛顿方法假设有函数：，我们希望找到满足的值
andrewseu·2015-07-06 16:25

机器学习-广义线性模型

本文转自：http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/387535171.指数分布族指数分布族（ExponentialFamily）是这样一组分布：这些分布的概率密度函数可以表示成以下形式：其中，y是随机变量；h(x)称为基础度量值（basemeasure）；称为自然参数（naturalparameter），也称为规范参数(canonical
Sunshine_in_Moon·2015-06-08 16:00

Andrew NG 机器学习课程笔记（四）

牛顿法以及广义线性模型   1.牛顿法 之前使用的解最大似然估计的方法是梯度上升法,本节课讲了牛顿法,这使得结果能够迅速收敛NG老师上来从求解f(theta)=0这个方程开始讲起，如果想找到零点，我们可以采取下面的策略
Datuqiqi·2015-05-13 19:00

NIN-Network In Network阅读笔记

而这种卷积滤波器是一种广义线性模型。所以用CNN进行特征提取时，其实就隐含地假设了特征是线性可分的，可实际问题往往是难以线性可分的。GLM:(Generalize
今哉·2015-05-01 11:15

广告推荐系统-逻辑回归问题导出

主要就是判定一个用户对这个广告点击或者是不点击的概率是多少而这个过程是一个伯努利函数，整个过程是一个伯努利分布而在逻辑回归中主要是在线性回归的基础上利用了一个逻辑函数sigmod，而为什么要用这个函数，逻辑回归与线性回归之间的关系：1广义线性模型
xietingcandice·2015-04-26 16:00

斯坦福机器学习实现与分析之四（广义线性模型）

指数分布族  　　首先需要提及下指数分布族，它是指一系列的分布，只要其概率密度函数可以写成下面这样的形式： \(\begin{aligned} p(y;\eta)=b(y)exp(\eta^TT(y)-a(\eta))\end{aligned}\) 　　一般的很多分布（如高斯分布，泊松分布，二项式分布，伽马分布等）都属于指数分布族。该分布族有很多良好的特性，参见《Generali
·2015-04-13 16:00

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。
ACdreamers·2015-03-27 00:16

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。
ACdreamers·2015-03-27 00:00

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。
ACdreamers·2015-03-27 00:27

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。
ACdreamers·2015-03-27 00:00
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