统计学习方法第21页

统计学习方法逻辑斯蒂回归

逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropymodel）。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。本文只介绍逻辑斯谛回归。设X是连续随机变量，X服从Logisticdistribution，分布函数：密度函数：μ为位置参数，γ大于0为形状参数，(μ,1/2)中心

一枝韩独秀·2020-08-19 05:01

机器学习之最大熵模型及python实现

本文参考李航博士的《统计学习方法》1.最大熵模型原理下面的公式以如下表格的例子进行举例解释：IDageworkinghousecredit_situationlabel1youthnono1refuse2youthnono2refuse3youthyesno2agree4youthyesyes

董蝈蝈·2020-08-19 05:36

统计学习方法读书笔记第六章：逻辑斯谛回归与最大熵模型

统计学习方法第六章：逻辑斯谛回归与最大熵模型统计学习方法读书笔记第六章：逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归模型最大熵模型模型学习的最优化方法统计学习方法读书笔记第六章：逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归是统计学习中的经典分类方法

LYPG·2020-08-19 05:29

李航统计学习方法例3.2 构造平衡kd数

#weihuiziimportoperatorimportnumpyasnp#kd-tree每个结点中主要包含的数据结构如下classKdNode(object):def__init__(self,dom_elt,split,left,right):self.dom_elt=dom_elt#k维向量节点(k维空间中的一个样本点)self.split=split#整数（进行分割维度的序号）self.

only卉·2020-08-19 05:50

统计学习方法——（第六章）二项与多项逻辑回归与最大熵模型详解与推导（上）

一、知识梳理二、最大熵模型1、原理最大熵原理是统计学中的一个概念，《数学之美》中对最大熵模型的概念举的是关于投资的例子，就是平常我们说的不要把鸡蛋放在一个篮子里，均分一下熵才比较大嘛。简单一点说就是，保留全部的不确定性，将风险降到最小。复杂一点，对于一个随机事件的概率分布进行预测时，预测应当满足全部已知的条件，而对未知情况不要做任何主观假设，在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。2、模型1

我学数学我骄傲·2020-08-19 05:02

统计学习方法——（第六章）二项与多项逻辑回归与最大熵模型详解与推导（下）

一、知识回顾二、逻辑回归（参考链接）1、二项逻辑回归1）原理LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型！逻辑回归(LogisticRegression,LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星。线性回归是逻辑斯蒂回归的基础，线性回归是真正的连续值的回归问题；逻

我学数学我骄傲·2020-08-19 05:02

logistic回归和最大熵

回顾发现，李航的《统计学习方法》有些章节还没看完，为了记录，特意再水一文。

weixin_33881050·2020-08-19 04:25

逻辑斯谛回归与最大熵模型

>>>本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。

weixin_33827590·2020-08-19 04:18

语音识别中的标注问题和嵌入式训练

常用的统计学习方法：隐马尔科夫模型，条件随机场。在信息提取和自然语言处理中，标记问题是常见的基本问题。如何标注在进行语音识别的时候，我们不

weixin_30675247·2020-08-19 04:40

统计学习方法：逻辑斯蒂回归与最大熵模型 (六)

逻辑斯蒂回归模型logisticregression逻辑斯蒂分布函数logisticdistribution对应下面两张示意图摘自维基百科逻辑斯蒂密度函数二项回归模型：将x对应的样本归于概率值较大的分类事件的几率：事件发生的概率与不发生的概率的比值对数几率：几率的对数逻辑斯蒂回归输出Y=1的对数几率为wx+b，即输入x的线性函数。线性函数值越接近正无穷，概率值越接近1；线性函数值越接近负无穷，概率

CAM-TAY·2020-08-19 04:30

统计学习方法-Logistic（逻辑斯蒂）回归

reference：http://f.dataguru.cn/thread-128261-1-1.htmlhttp://blog.tomtung.com/2011/10/logistic-regressionhttp://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.htmlhttp://chen.yi.bo.blog.163.com/b

汗青传奇·2020-08-19 04:56

《统计学习方法》最大熵模型 Python实现

前言#最大熵原理在满足已知约束的条件下，对未知的部分都是“等可能的”，也就是概率相等，在概率相等的情况下，熵达到最大。通过书中的例6.1来看下。例6.1假设随机变量X有5个取值{A,B,C,D,E}，要估计各个值的概率P(A),P(B),P©,P(D),P(E).解：这些概率值满足以下约束条件：P(A)+P(B)+P©+P(D)+P(E)=1在没有其他约束条件的情况下，根据“最大熵原理”，最合理的

火烫火烫的·2020-08-19 04:47

【统计学习方法】逻辑斯谛回归(Logistic Regression) Python实现

前言代码可在Github上下载:代码下载今天看了一下《统计学习方法》里的逻辑斯谛回归，结合下《机器学习实战》里面的代码，很精炼。

火烫火烫的·2020-08-19 04:47

逻辑斯蒂回归模型

本文主要根据周志华的西瓜书以及李航的《统计学习方法》中提到的方法，结合自己的想法进行记录的文档，部分概念可能理解不够透彻表述会有问题。

风过留声_涟动无痕·2020-08-19 03:41

统计学习方法-逻辑斯蒂回归与最大熵模型-读书笔记

统计学习方法-逻辑斯蒂回归与最大熵模型1、前言2、逻辑斯蒂回归模型2.1逻辑斯蒂分布2.2二项逻辑斯蒂回归模型2.3模型参数估计2.4多项逻辑斯蒂回归3、最大熵模型3.1最大熵原理3.2最大熵模型4、算法

qq_38829768·2020-08-19 03:41

《李航统计学习方法》学习笔记——第六章 Logistic 回归与最大熵模型

Logistic回归与最大熵模型1.Logistic回归模型2.模型参数估计2.1梯度下降法求参2.2牛顿法求参2.3拟牛顿法求参2.3.1算法DFP2.3.2算法BFGS3.最大熵模型3.1原理3.2模型3.3学习4.模型参数估计4.1改进的迭代尺度法IIS4.2拟牛顿法习题6.1习题6.2习题6.3参考1.Logistic回归模型广义上的线性回归为：f(x)=g−1(ωxT+b)f(x)=g^

eveiiii·2020-08-19 03:18

《统计学习方法》第三章 k近邻法总结及代码实现

本文总结内容参考于李航老师的《统计学习方法》及其配套课件原文代码作者：https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-methodk近邻法的输入为实例的特征向量

Shannon333·2020-08-19 03:31

天池精准医疗大赛——个人赛后总结（一）

一、参赛背景一条工程狗也有自己的数据挖掘梦，自己一直对算法感兴趣，期间关注了很多热门的公众号，天天在CSDN的博客下面学习大牛的经验，也学习了李航老师的《统计学习方法》、周志华老师的《机器学习》、《利用

从前从前_·2020-08-19 03:56

统计学习方法（机器学习）——6、逻辑斯谛回归与最大熵模型

文章目录逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布二项逻辑斯谛回归模型模型参数估计多项逻辑斯谛回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习极大似然估计模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法拟牛顿法总结逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布定义逻辑斯谛分布设XXX是连续随机变量，XXX服从逻辑斯谛分布是指XXX有以下分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γ(1)F(x)=P(X\leq

青山遇绝壁·2020-08-19 03:35

kd树建立的python实现

本篇博客是参考李航的《统计学习方法》第三章3.3，使用python实现kd树的建立。

努力学挖掘机的李某某·2020-08-19 03:20

机器学习入门之《统计学习方法》笔记整理——最大熵模型

最大熵模型目录最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习模型学习的最优化算法算法(改进的迭代尺度算法IIS)算法(最大熵模型学习的BFGS算法)小结参考文章最大熵原理最大熵原理是概率模型学习的一个准则，最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有的可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，熵最大原理也可以描述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大

Quanfita·2020-08-19 03:48

统计学习方法笔记（一）：K近邻法的实现：kd树

实现k近邻算法时，首要考虑的问题是如何对训练数据进行快速的k近邻搜索。这点在特征空间的维数大于训练数据容量时尤为重要。构造kd树 kd树是一种对k为空间中的实例点进行存储的一边对其进行快速检索的树形数据结构。kd树是二叉树，表示对k维空间的一个划分（partition）。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分。构成一系列的k维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维的超

好好学习_天天向上de·2020-08-19 03:23

Kd树的具体实现

Kd树的实现pythonKd树的原理李航的统计学习方法介绍的Kd树网上大部分创建Kd树的思路Kd树的实现sklearn库中的iris作为本次实验数据集python实现Kd树的原理李航的统计学习方法介绍的

李奥去哪了·2020-08-19 03:17

《统计学习方法》笔记06：LR逻辑回归模型

1.LR初探逻辑斯蒂回归模型，（logisticregression，LR）是我和队友在腾讯TSA比赛中使用的第一个模型，比赛开始和睿杰讨论过，他推荐先用这个模型，那时我们仨都是小白，也不知道套路，就这样做，结果大部分队伍第一个都会采用该模型。我对LR模型的理解是，这是一个形式很简单的模型，对二分类问题来说：P(y=1|x)=11+e−(wx+b)其中x为N维特征组成的向量，(w,b)为N维参数，

鸟恋旧林XD·2020-08-19 02:56

《统计学习方法，李航》：3、k临近法与kd树

以后文章就不再强调三要素（模型、策略、算法），而是直接上最新鲜的部分。1）k的选择2）距离的度量3）k临近法的实现：kd树3.1）kd树的构造3.2）kd树的搜索1）k的选择一般初始化为比较小的值，用交叉验证判断哪一个值更好。2）距离的度量我们更常用的是欧氏距离，即p=2。3）k临近法的实现：kd树k临近法的实现主要考虑如何快速地进行k临近搜索。最简单的注意扫描计算距离并找到最小的k个距离点太耗时

mmc2015·2020-08-19 02:13

《统计学习方法》（第六章）—— 逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布定义：设X是连续随机变量，XXX服从罗辑斯谛分布是指XXX具有下列分布函数和密度函数： F(x)=P(X≤x)=11+e−−(x−μ)γF(x)=P(X\lex)=\frac{1}{1+e^{-\frac{-(x-\mu)}{\gamma}}}F(x)=P(X≤x)=1+e−γ−(x−μ)1 f(x)=F′(x)=P(X≤x)=e−(x−μ)γγ(1

mkopvec·2020-08-19 02:41

《统计学习方法》第六章: 逻辑斯蒂回归与最大熵模型读书笔记

第六章6.逻辑斯蒂回归(logisticregression)与最大熵模型(maximumentropymodel)6.1二项逻辑斯蒂回归模型6.1.1二项逻辑斯蒂回归模型的数学表示6.1.2logisticregression数学表达的一种解释6.1.3模型参数估计6.1.4采用梯度上升法对目标函数最优化6.2多项逻辑斯蒂回归6.2.1数学表示6.2.2多项逻辑斯蒂回归数学表达的一种解释6.3最

ErinLiu❤·2020-08-19 02:02

统计学习方法——决策树

决策树是一种更接近于人类思维的分类回归算法。为什么说它接近人类思维呢？回忆一下我们平时做决策的思路，比如现在公司想要做一款新产品，我们来看一下这件事情的可行性。首先调研一下市场空间大不，不大的话就没有必要做了；在市场空间大的情况下，我们看一下有没有同类型的产品，没有的话就开搞！如果有的话，我们考虑一下能不能替代它或者说优于它，要是可以那就继续搞！要是机会很渺茫，那就要慎重考虑一下了，比如你现在说要

我是刘某某·2020-08-19 02:40

【笔记】《统计学习方法》(6)逻辑斯谛回归与最大熵模型

简书：https://www.jianshu.com/p/eb9d50312de8第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归(logisticregression)是经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，推广至分类问题即为最大熵模型(maximumentropymodel)。二者都属于对数线性模型逻辑斯谛分布(logisticdistribution)，设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分

煎饼证·2020-08-19 02:31

【统计学习方法】第七章支持向量机

文章目录基础概念1.线性可分支持向量机——数据线性可分2.线性支持向量机——数据近似线性可分3.非线性支持向量机——数据线性不可分第七章支持向量机1.线性可分支持向量机与硬间隔最大化1.1函数间隔与几何间隔1.2线性可分支持向量机2.线性支持向量机与软间隔最大化基础概念支持向量机（SVM）是一种二分类模型，支持向量机的学习策略是——间隔最大化。1.线性可分支持向量机——数据线性可分训练数据线性可分

aaon22357·2020-08-19 01:06

李航：统计学习方法学习笔记 6 logistic回归与最大熵模型

目录1.logistic分布函数2.最大熵模型原问题与对偶问题L(p,w)对P(y|x)求偏导6.22及6.23式推导极大似然估计6.26,6.27式3.模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法IIS1.logistic分布函数2.最大熵模型原问题与对偶问题如何将约束最优化的原始问题转换为无约束最优化的对偶问题？见该书附录C拉格朗日对偶性。L(p,w)对P(y|x)求偏导w0w_{0}w0处的计算？6

雪清Fand·2020-08-19 01:38

Logistic Regression| 逻辑斯谛分布+模型+参数估计| 《统计学习方法》学习笔记（二十一）

逻辑斯谛回归模型1.逻辑斯谛分布定义：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2F(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}\\f(x)=F'(x)=\frac{e^{-(x-\mu)/\gamma}}{

Sany 何灿·2020-08-19 01:08

逻辑回归与最大熵模型_统计学习方法_学习笔记

前言逻辑回归（LogisticRegression）是一个老生常谈的分类算法，谈得越多也就越具有代表性，因为其背后蕴含着深刻的建模思想。关于逻辑回归的一种理解思路在我的斯坦福CS229的第一篇笔记--线性回归中已经做了介绍。这种思路从广义线性模型（GLM）的角度出发进行理解：二分类问题的逻辑回归，是在假设先验分布p（y）为伯努利分布情况下（由于伯努利分布属于指数分布族），根据GLM规则对后验分布p

OliverLee456·2020-08-19 01:20

第六章统计学习方法-逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropymodel）。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。6.1.1逻辑斯蒂分布设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数：式中，u为位置参数，y>0为形式参数6.1.2二项逻辑斯蒂回归模型二项

M_Learning·2020-08-19 01:43

统计学习方法笔记(二)-kd树原理及python实现

kd树kd树简介构造平衡kd树算法原理kd树代码实现案例地址kd树简介kdkdkd树是一种对kkk维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。kdkdkd树构造方法：构造根结点使根结点对应于kkk维空间中包含所有实例点的超矩形区域；递归生成子结点通过递归方法，不断地对kkk维空间进行切分，生成子结点。在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点，确定一个超平面，这

脑机接口社区·2020-08-19 00:53

【统计学习方法-李航-笔记总结】六、逻辑斯谛回归和最大熵模型

本文是李航老师《统计学习方法》第六章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。

zl3090·2020-08-19 00:52

逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

周志华《机器学习》李航《统计学习方法》通过逻辑回归的sigmoid函数把线性回归转化到[0,1]之间，这个值为什么可以代表概率？

了不起的赵队·2020-08-19 00:17

第六章 Logistic回归与最大熵模型

参考资料1.李航《统计学习方法》2.github:https://github.com/fengdu78/lihang-codeLogistic模型与最大熵模型都属于对数线性模型是否是线性模型取决于训练的参数是否为线性

bineleanor·2020-08-19 00:45

K近邻算法（kNN）学习——kd树

yshujuan·2020-08-19 00:13

统计学习方法：逻辑斯蒂回归和最大熵模型

1逻辑斯蒂回归模型logistics分布是指X具有以下的分布函数和密度函数：1.1二项逻辑帝斯回归模型是一种分类模型，由条件概率表示，随机变量X为实数，随机变量Y取值为0或1。模型如下对于给定输入实例x，按照上面两个式子，分别计算两个概率，将x分类为概率高的类。几率：一个事件发生的概率和不发生的概率的比值。对数几率是log(p/（1-p）)对逻辑帝斯回归，输出y=1的对数几率是输入x的线性函数。1

xxiaozr·2020-08-19 00:09

逻辑斯蒂回归2 -- 最大熵模型概念

声明：1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。

血影雪梦·2020-08-19 00:08

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型（一）

逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布二项逻辑斯蒂回归模型模型参数估计多项逻辑斯蒂回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习极大似然估计参考文献逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归是统计学中常用的经典分类方法；最大熵是概率模型学习的一个准则，扩展到分类问题得到最大熵模型。都属于对数线性模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布设XXX为连续随机变量，XXX

你的名字5686·2020-08-19 00:02

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型（二）

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归与最大熵模型模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法（IIS）拟牛顿法参考文献逻辑斯蒂回归与最大熵模型模型学习的最优化算法由于逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型学习都可以归结为以似然函数为目标函数的最优化问题

你的名字5686·2020-08-19 00:32

统计学习方法(3)——KNN,KD树及其Python实现

1k近邻算法k近邻算法是一种基本的分类算法，它的思想非常的简单直观，即一个样本的类别应该和训练数据集中和它距离最近的k个样本中多数样本所属的类别相同，因此，k近邻法分类时没有显式的学习过程。k近邻法的模型实际是一种对特征空间的划分，模型由距离度量、k值的选择和决策规则决定，对于决策规则，我们一般使用多数表决的原则，因此模型的表现主要由距离度量和k值决定。1.1距离度量特征空间中两点间的距离可以看做

ginger188·2020-08-19 00:31

k近邻法的实现：kd树

最近在看李航博士写的《统计学习方法》一书，其中第三章讲述的k近邻法里面有一节是k近邻法的实现：kd树，关于最近邻法的原理，请大家查阅相关资料，作为一个初学者，觉得李航博士的书已经写的很好了，推荐大家阅读

wenwuchige·2020-08-19 00:29

统计学习方法笔记：逻辑斯谛回归与最大熵模型（上）

感想logisticregression它本身的原理非常好懂，对于二分类问题，其实就是一个sigmoid函数，把它的计算结果当成概率值，哪个大就分到那一类。对于多分类，本质上就是一个softmax函数，归一化后，输出当成概率值，哪个大就属于哪个类。本质上都是用拉格朗日乘法，然后转化成对偶问题求解的，这个方法跟SVM的求解方法没什么两样。但是对于模型的训练，我还是没弄明白牛顿法和拟牛顿法的真正要义，

农民小飞侠·2020-08-19 00:17

统计学习方法(三) logisitic回归与最大熵模型

橘子oly·2020-08-19 00:41

统计学习方法笔记-逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列的分布函数和密度函数：式中，μ为位置参数，γ>0为形状参数逻辑斯谛分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形分别如下图所示，分布函数属于逻辑斯谛函数，图形是一条

快剑青衣·2020-08-19 00:06

统计学习方法（五）Logistic回归与最大熵模型

5Logistic回归与最大熵模型5.1logistic回归模型事件的几率是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值。在logistic回归模型中，输出Y的对数几率是输入X的线性函数。通过模型可将线性函数转换为概率，线性函数的值越接近正无穷，概率值越接近1，线性函数的值越接近负无穷，概率值越接近0。可以应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到回归模型，得到w的估计。这样，问题就变成了以对数似然函数为

tianyouououou·2020-08-19 00:03

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归（LR）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。1、逻辑斯蒂回归模型线性回归与逻辑回归关系：在学习逻辑回归时，常常会联想到线性回归。线性回归一般预测解决连续值预测的问题，对已有的数据进行线性拟合，运用最小二乘法等，找到最佳拟合曲线，然后得到线性模型，来进行预测，是一个线性模型。而逻辑回

凉风慕有信·2020-08-19 00:00

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