广义线性模型GLMs 第8页

李宏毅机器学习笔记(四)——分类问题

文章目录一.二分类问题1.贝叶斯分类器2.Logistic回归3.生成模型vs判别模型二.多分类问题1.选择预测函数(1).指数族分布(2).广义线性模型假设(3).softmax回归2.计算损失值3.

Unique13·2020-08-03 15:15

吴恩达机器学习笔记——指数分布族&广义线性模型&逻辑回归概率模型推导

2.广义线性模型广义线性模型通过指数分布族来引出。广义线性模型有三个假设：(1)y|x;θExponentialFamily（η）；给定样本x与参数θ，样本分类y服从指数分布族中

BestRivenZC·2020-08-03 03:29

吴恩达机器学习笔记——softmax回归概率模型推导

2.广义线性模型广义线性模型通过指数分布族来引出。广义线性模型有三个假设：(1)y|x;θExponentialFamily（η）；给定样本x与参数θ，样本分类y服从指

BestRivenZC·2020-08-03 03:29

机器学习第八篇：逻辑回归

这被称作‘广义线性模型’。线性模型有很多，但又一种非常特殊的函数，sigmod函数，当我们把范围扩大，就呈现出阶跃函数的趋势，那么我们能不能用这样的一个特性去进行分类呢？答案是肯定的，逻辑回归，听

一个小路人·2020-08-03 00:17

Python的机器学习库Sklearn中重要模块及其常用函数整理

1.回归及分类（监督学习）1.1广义线性模型(fromsklearnimportlinear_model)最小二乘法：拟合一个线性模型,使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间残差平方和最小。

夫子樊·2020-08-02 23:01

[机器学习] 机器学习中所说的“线性模型”是个什么东西？

广义线性模型神经网络为什么要使用非线性激活线性是对谁而言？线性模型中的线性，并不指对输入变量的线性，而是指对参数空间的线性。也就说对于输入来说，完全可以对先对其进行非线性变换，再进行线性组合。

Harry嗷·2020-07-31 23:50

softmax原理及推导

softmax的推导思路为：首先证明多项分布属于指数分布族，这样就可以使用广义线性模型来拟合这个多项分布，由广义线性模型推导出的目标函数h(x)即为Softmax回归的分类模型。

0过把火0·2020-07-30 20:00

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。

weixin_33973609·2020-07-30 12:01

评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

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

伙伴几时见·2020-07-30 12:45

Core ML框架研究与应用

除了支持30层以上的广泛深入学习，它还支持标准模型，如树集成、支持向量机(SVMs)和广义线性模型。

_既白_·2020-07-29 23:27

【机器学习】【Python】深入浅出Python机器学习-读书笔记整理

资料：《深入浅出Python机器学习》学习时间：2018.10目录0写在开头1KNN2广义线性模型线性回归岭回归lasso回归（套索回归）弹性网模型其他线性模型3朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法的不同方法4决策树和随机森林决策树随机森林

_Evelyn_·2020-07-29 09:02

python中的统计模型库——statsmodels

statsmodels就是这样一个库，里面囊括着常用的一些统计模型：前瞻一、回归和线性模型线性回归广义线性模型广义估计方程广义加性模型（GAM）稳健的线性模型线性混合效应模型离散因变量的回归广义线性混合效应模型方差分析二

P-ShineBeam·2020-07-28 21:17

python统计学习方面的包--statsmodels

包括如下子模块：回归模型：线性回归，广义线性模型，健壮线性模型，线性混合效应模型等等。方差分析（ANOVA）。时间序列分析：AR，ARMA，ARIMA，VAR和其它模型

super_he_pi·2020-07-28 12:16

generalized Linear Models

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。

sinat_25357975·2020-07-28 11:05

机器学习+python --多元线性回归模型

比如糖尿病病人数据集1.样本数量4422.每个样本10个特征3.特征为浮点数，数据在-0.2~0.2之间4.样本的目标在整数25~346之间1.针对全部特征进行回归：#-*-coding:utf-8-*-"""广义线性模型

皮皮怪-段·2020-07-28 08:20

生成学习算法（Generative Learning algorithms）

本系列其它笔记：线性回归（LinearRegression）分类和逻辑回归（Classificationandlogisticregression）广义线性模型（GeneralizedLinearModels

njit_77·2020-07-28 04:13

临床预测模型+机器学习（R语言）

正则化技术作为变量筛选方法：包括岭回归、lasso回归和弹性网络；而聚类分析和主成分与因子一般是降维分析（如：100多个变量聚类成10个变量）image.png课表课表1课表2课表3课表4课表5课表6课表7课表8第一章广义线性模型

养猪场小老板·2020-07-16 09:52

Interpretable Machine Learning中GLM，GAM等

如广义线性模型（GLM）和广义加法模型（GAM）可扩展线性模型。让记住线性

qq_39676126·2020-07-15 15:35

Logistic Regression（逻辑回归）原理及公式推导

逻辑回归是广义线性模型广义线性模型：是指让模型的预测值去逼近y的衍生物，譬如说，假设我们认为示例所对应的输出标记是在指数尺度上的变化，那就可以将输出标记的对数作为线性模型逼近目标，即lny=w2x+blny

魔术师_·2020-07-14 15:53

sklearn学习笔记

supervisedlearning）1.netghbors:近邻算法svm：支持向量机kemel-ridge：核——岭回归discriminant——analysis：判别分析linear——model：广义线性模型

燕山之边·2020-07-14 12:01

sklearn机器学习库学习笔记

1.1广义线性模型普通最小二乘法fromsklearnimportlinear_modelreg=linear_model.LinearRegression()reg.fit([[0,0],[1,1],

求个offer救救俺·2020-07-13 20:18

指数分布族的后验概率函数都可以是logistic/sigmod形式

三年前的自己怎么都想不通为什么，还抱着一本广义线性模型翻来覆去的看，也没看出个端倪。想想自己学习知识也真是不够系统的。前两天又看到这个定义，恍然大悟。指数分布族的表现形式参考该链接：http:

wangfenghui132·2020-07-13 16:06

【sklearn第八讲】广义线性模型

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）在下面的公式里，目标值是输入变量的线性组合，数学上，y^\hat{y}y^是预测值。y^(w,x)=w0+w1x1+⋯+wpxp\hat{y}(w,x)=w_0+w_1x_1+\dots+w_px_py^(w,x)=w0+w1x1+⋯+wpxp其中，w=(w1,…,wp)w=(w_1,\dots,w_p)w=(w1

Goodsta·2020-07-12 15:38

广义线性模型--Generalized Linear Models

监督学习问题：1、线性回归模型：适用于自变量X和因变量Y为线性关系2、广义线性模型：对于输入空间一个区域改变会影响所有其他区域的问题，解决为：把输入空间划分成若干个区域，然后对每个区域用不同的多项式函数拟合是为了克服线性回归模型的缺点出现的

Mr.Gu·2020-07-12 07:12

scikit-learn 1.1 广义线性模型（Generalized Linear Models）

Time：2017/02/2519:25atUTSZEnvironment:python2.7pyCharm首先这是一个回归问题，通过输入变量的线性组合得到目标函数和目标值。数学上表示为：其中，向量w=(w1,w2...wp)表示系数（或者说是某个特征的权重），w0表示线性函数的截距。1.1.1普通最小二乘法（ordinaryLeastSquares）LinearRegression通过调整系数w

weixin_30699465·2020-07-12 06:03

广义线性模型（Generalized Linear Model）

广义线性模型（GeneralizedLinearModel）http://www.cnblogs.com/sumai1.指数分布族我们在建模的时候，关心的目标变量Y可能服从很多种分布。

weixin_30493321·2020-07-12 06:09

评分卡模型剖析（woe、IV、ROC、信息熵）

：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

山谷來客·2020-07-12 01:22

斯坦福机器学习第三课——牛顿迭代法与广义线性模型（Generalized Linear Models）

在进入正题之前，来讨论一下牛顿迭代法。和梯度求导法一样，牛顿迭代法也是一种求最大似然的ℓ(θ)的方法。其基本过程为：1.找到曲线上横坐标x=0的点f(0)2.对f(0)点做切线3.切线和横坐标交于另外一点A1，再找到曲线上对应的点f(1)4.对f(1)点做切线5.依次重复以上过程，直到f(x)=0为止。与梯度求导法相比，牛顿迭代法收敛速度快，迭代次数少。但是代价高，因为它要对N*N维矩阵计算。因此

Xiaoqing(Tiffany)·2020-07-12 01:15

广义线性模型(Generalized Linear Models)-cs229 lecture4

学习cs229时看到了广义线性模型，所谓广义，应该就是使用这个模型可以将大多数的概率分布模型统一化，可以使用这个模型推导出像sigmoid,softmax之类的函数形式。

stesha_chen·2020-07-11 23:30

从指数分布族到广义线性模型再到逻辑回归的sigmoid

且根据得到广义线性模型必须满足三个假

Shev_7·2020-07-11 22:01

机器学习篇——对数线性模型

建议首先看cs229讲的广义线性模型、exponentialfamily（指数分布族）对数线性模型包括逻辑回归、最大熵模型和条件随机场等1、模型条件概率分布（对数线性模型、概率模型）、判别模型逻辑回归：

上海滩菜鸟·2020-07-11 22:15

Python手册(Machine Learning)--statsmodels(GettingStarted)

包括如下子模块：回归模型：线性回归，广义线性模型，健壮线性模型，线性混合效应模型等等。方差分析（ANOVA）。时间序列分析：AR，ARMA，ARIMA，VAR和其它模型。

WilenWu·2020-07-11 20:59

python 机器学习 sklearn 广义线性模型

广义的线性模型是最最常用和我个人认为最重要的最小二乘classsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)fit_intercept=True表示是否计算截距，就是最后的那个Y=w1X1+w2X2+b的b，normalize表示是都需要标准化fromskl

水野与小太郎·2020-07-11 17:51

【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

Sylvester_·2020-07-11 10:23

scikit-learn学习系列 - 广义线性模型

在数学上，如果y^是预测值在整个模块中，我们指定向量w=(w1,...,wp)ascoef_andw0asintercept_.使用广义线性模型进行分类，见Logisticregression.1.普通最小二乘法线性回归适用于带有系数

杰径通幽·2020-07-11 09:31

广义线性混合模型GLMM

广义线性混合模型GLMM（GeneralizedLinearMixedModel），是广义线性模型GLM和线性混淆模型LMM的扩展形式，于二十世纪九十年代被提出。

FarmerJohn·2020-07-11 06:40

广义线性模型python

一.常用线性模型：线性回归正则化线性模型-岭回归套索回归二.线性模型的图形化表示：coef_求系数intercept_求截距##糖尿病测试fromsklearn.datasetsimportload_diabetesfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegress

shun-ripking·2020-07-11 03:43

机器学习笔记——5 生成学习算法(线性判别法LDA、二次判别法QDA及朴素贝叶斯NB算法的数学原理及其python实现)

生成学习算法(高斯判别和朴素贝叶斯算法的数学原理及其python实现)本篇介绍另外一种分类算法，这类算法跟之前广义线性模型下的各种分类特例，比如logit分类、softmax分类等，在基本思想有根本的不同

_Volcano·2020-07-11 00:42

[机器学习笔记]三:Generalized Linear Models（广义线性模型）

我们称广义线性模型为GLM1.Theexponentialfamily(指数分布族)为了说明GLMs，我们定义Theexponentialfamily为具有以下形式的函数：p(y;η)=b(y)exp(

吵闹的史密斯·2020-07-10 22:18

scikit-learn学习笔记（三）Generalized Linear Models ( 广义线性模型 )

GeneralizedLinearModels(广义线性模型)以下是一组用于回归的方法，其中目标值预期是输入变量的线性组合。在数学概念中，如果是预测值。

Soyoger·2020-07-10 17:57

【技术分享】机器学习之回归（二）---广义线性模型（GLM）

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1499259导语：本文在上篇线性回归的基础上，延伸到广义线性模型，并把广义线性模型目的、假设条件来源，

腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

从「一」到「无穷大」：广义线性模型 (GLM)

从「一」到「无穷大」：广义线性模型(GLM)本文基于「指数分布族」的理论，以「Logistic回归」为例，讲解推广线性模型的过程。

anarion·2020-07-08 20:04

Network In Network 论文笔记

首先，作者认为经典cnn的卷积核是一个generalizedlinearmodel（广义线性模型GLM），而GLM

Jayxbx·2020-07-08 18:10

广义线性模型(GLM, Generalized Linear Model)

引言：通过高斯模型得到最小二乘法(线性回归)，即：通过伯努利模型得到逻辑回归，即：这些模型都可以通过广义线性模型得到。广义线性模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。

weixin_30409849·2020-07-08 13:58

广义线性模型

普通最小二乘法--奇异举证--行列式首先，看这个矩阵是不是方阵（即行数和列数相等的矩阵。若行数和列数不相等，那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵）。然后，再看此矩阵的行列式|A|是否等于0，若等于0，称矩阵A为奇异矩阵；若不等于0，称矩阵A为非奇异矩阵。同时，由|A|≠0可知矩阵A可逆，这样可以得出另外一个重要结论:可逆矩阵就是非奇异矩阵，非奇异矩阵也是可逆矩阵。如果A为奇异矩阵，则AX=0有无穷解，A

Fay的博客·2020-07-08 11:18

广义线性回归模型之泊松回归（logit/probit回归）—R语言实现+仙客来数据集+交叉验证

回归也是广义线性回归模型中的一中，详细介绍可见之前的博客：https://blog.csdn.net/qq_42871249/article/details/104339650使用Poisson回归模型时的两个问题由于广义线性模型的假定很强

小Irene·2020-07-08 02:05

从广义线性模型到逻辑回归

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。

falao_beiliu·2020-07-07 17:09

广义线性模型到底是个什么鬼？

以下文章内容摘自网络：说人话的统计学原标题：广义线性模型到底是个什么鬼？❉说人话的统计学❉从逻辑回归模型开始，我们连续讲了好多集有些相似又特点各异的几种统计模型。

云兮书嗣·2020-07-07 16:13

对数线性模型之一(逻辑回归), 广义线性模型学习总结