GLM:

OpenGL环境配置教程：vs2012-glew-glfw-glm

现在手动在VS2012中把GLEW、GLFW、GLM配置一遍。环境如下：VisualStudio2012GLEW2.1.0GLFW3.2.1GLM0.9.7.1配置文件下载为了方便配置，本教程使
w8ed·2018-12-05 14:55

如何将CV::Mat转成glm::ma4

Howacv::Mattranslatefrom/toaglm::mat4voidfromCV2GLM(constcv::Mat&cvmat,glm::mat4*glmmat){if(cvmat.cols
桑来93·2018-12-04 10:33

OpenGL学习笔记（4）----着色器，纹理，变换

中的数据类型着色器之间传递数据着色器中的Uniform属性着色器程序类纹理纹理的环绕方式纹理过滤加载纹理纹理的应用变换坐标向量齐次坐标(HomogeneousCoordinates)缩放矩阵位移矩阵旋转矩阵矩阵组合的顺序GLM
LeonShaw_zh·2018-11-19 22:20

R语言开发之逻辑回归应用了解下

我们通常使用glm()函数来创建逻辑回归模型或者在计算逻辑回归，它的语法如下
luyaran·2018-09-19 14:53

ubuntu下设置matlab的desktop

geditmatlab.desktop[DesktopEntry]Name=Matlabkeywords=matlabExec=/home/glm/opt/MATLAB/R2018a/bin/matlab-desktop-prefersoftwareopenglTerminal
Stone-Guo·2018-09-10 10:48

R学习日志（二）-- 逻辑回归与模型选择：逻辑回归、AIC/BIC、ROC曲线

Task3逻辑回归数据读取a639,-1]#根据内外样本比例对总体数据进行分组并命名，可随机打乱次序后分组方差分析options(digits=9)#调整显示小数位数glm0.a1=glm(VIO~1,
caitlyn24·2018-08-21 11:09

Ubuntu 16.04系统中利用CUDA安装更新NVIDIA显卡驱动程序的方法

以我使用的ThinkPadP50s为例，显卡型号为：GM108GLM[QuadroK620M]（可以在命令终端中使用lspci|grepNVIDIA查询），按照网上大多数安装教程所示的下载.run程序安装的方法进行过
知行合一2018·2018-07-21 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

执着于理想，纯粹于当下 | 日札

——余华《活着》今日推荐X「纯粹」■写字的人▲@bo▲@鸿广▲@麦冬▲@皮伟▲@Ss▲@杨芳菲▲@Evergreen▲@GLM_Erin明天的主题由你来定，请在下方留言，告诉我你期待的主题和喜欢的句子。
为你读诗·2018-05-28 00:00

一个简单的OpenGL程序 绘制一个多边形

includevoidCALLBACKdisplay(void){glClearColor(0.0,0.0,0.0,0.0);glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);glColor3f(1.0,1.0,1.0);glM
JennyBi·2018-04-17 11:43

机器学习（七）：CS229ML课程笔记（3）——广义线性模型

接下来还会描述GLM家族中其他模型在前面两个问题中是如何应用的。1.Theexponentialfamily（指数分布族）在介绍广义线性模型之前
玥晓珖·2018-03-25 21:48

【论文笔记】Network In Network

介绍CNN中用到的卷积滤波器对于潜在的数据块来说是一个通用的线性模型(GLM)，我们认为GLM抽象的层次比较低。用一个更强大的非线性函数逼近器作为“微型网络”取代GLM能提高模型的抽象能力。
昌山小屋·2018-03-12 19:58

【论文笔记】Network In Network

介绍CNN中用到的卷积滤波器对于潜在的数据块来说是一个通用的线性模型(GLM)，我们认为GLM抽象的层次比较低。用一个更强大的非线性函数逼近器作为“微型网络”取代GLM能提高模型的抽象能力。
昌山小屋·2018-03-12 19:58

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

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（GLM
九方先生·2018-02-28 20:35

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

浙江这45座绝美小村镇，竟私藏了江南90%的美景

关注旅行特色微刊专注旅行攻略分享点击标题下方蓝字关注微博旅者志江南，江南无数人梦中的地方尤其浙江那些不知名的如画小镇更是私藏江南90%的美景让人一去再去不知这45座诗意古镇你去过多少个呢by图虫网闲云GLM1
微博旅者志·2017-09-23 00:00

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

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

R语言利用caret包比较模型性能差异

操作利用上节的信息，准备好glm分类模型，svm分类模型，rpart分类模型，并存放在glm.model,svm.model,rpart.model。
Jack_丁明·2017-06-09 12:10

R语言使用逻辑回归分类算法

通过调用glm函数将family参数也就是响应分布指定为binominal（二项式），就是使用逻辑回归算法。操作同进述内容一样准备好训练数据集与测试数据集。
Jack_丁明·2017-06-05 15:31

【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

逻辑回归，non-numeric argument to binary operator

调用stats包的中的glm.fit函数做逻辑回归的时候遇到以下问题一，加载数据library(C50)#loaddatadata(churn)str(churnTrain)查看数据结构'data.frame
KingsenYang·2017-05-21 14:44

H2O框架简介(转载)

H2O目前支持的机器学习算法有DRF,GBM,GLM,GLRM,Kmeans,N
lanyu_sola·2017-05-05 09:24

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？我目前的理解是：不是说要转化成广义线性模型，而是他们是特殊的广义线性模型比如，在逻辑回归中，我们对logisticfunction的定义，觉得莫名其妙，但是在广义线性模型中，我们能够看到如下可以得出以上是我们对广义模型的介绍。在这里有一个颇让我费心思的是假设2是
Johnny_Cuii·2017-05-03 01:28

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。指数分布族（TheExponentialFamily）定义：如果一个分布可以用如下公式表达，那么这个分布就属于指数分布族：公式中y是随机变量；h(x)称为基础度量值（basemea
code_caq·2017-04-26 08:38

OpenGL 矩阵变换GLM库的使用

GLM和MVP矩阵操作速记连续工作15小时，累了，睡觉。
水果先生·2017-03-25 16:25

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。1.Theexponentialfamily指数分布族因为广义线性模型是围绕指数分布族的，因此需要先介绍，用NG大神的话说就是，“虽然不是全部，但是我们见过的大多数分布都属于指数分布族，比如：Bernoulli伯努利分布、Gaussian高斯分布、multinomial多项分布、Poisson泊松分布、gamma分布
caimouse·2017-03-06 14:14

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

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

openGL编程-环境配置(glfw;glew;glm相关 )

踩坑预警：发现一个很不错的OpenGL教程，可惜源码跑不起来，原教程也没有相关环境配置(主要是glfw,glew,glm这三个库的使用)的说明，所以尝试去搜一下如何在vs2013中使用这三个库搭配教程的食用
github_37020016·2016-12-13 02:15

基于FFmpeg 和 OpenGL 的视频播放 【C++】

环境：GLFW版本为2.7.9GLM版本为0.9.4.6（需自己编译生成dll和lib）OpenGL3.
panda1234lee·2016-10-23 20:39

H2O学习笔记（一）—— H2O概述

H2O目前支持的机器学习算法有DRF,GBM,GLM,GLRM,Kmeans,N
Yaphat·2016-10-22 11:52

用R分析视频数据

logistic回归实现是否看过给部电影summary(video)通过逻辑回归判断看这部电影的概率fit<-glm(video~gender+age+education+occupation,data
qq_25104905·2016-08-28 15:07

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

logistic回归报错问题：Warning messages: 1: glm.fit:算法没有聚合 2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一

logistic回归的时候报错问题包括下面两种Warning:glm.fit:algorithmdidnotconvergeWarning:glm.fit:fittedprobabilitiesnumerically0or1occurredWarningmessages
a_achengsong·2016-07-26 10:48

OpenGL学习脚印: 坐标变换过程(vertex transformation)

通过本节可以了解到坐标变换的各个阶段利用GLM数学库实现坐标变换坐标变换的全局图OpenGL中的坐标处理过程包括模型变换、视变换、投影变换、视口变换等过程，如下图所示：在上面的图中，注意，Open
ziyuanxiazai123·2016-06-06 15:00

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

指数分布族（The Exponential Family)与广义线性回归（Generalized Linear Model GLM）

在各种算法相关的paper中，经常看到指数分布族这个概念。博主作为一个好奇心很强喜欢打破砂锅问到底的人，看到一个东西老在眼前晃来晃去却又似懂非懂，心里非常难受，于是想好好了解一下这个指数分布族到底是个什么鬼。。。1.指数分布族的概念指数分布族是指可以表示为指数形式的概率分布。wiki上的定义如下：Asingle-parameterexponentialfamilyisasetofprobabili
bitcarmanlee·2016-05-01 23:23

指数分布族（The Exponential Family)与广义线性回归（Generalized Linear Model GLM）

在各种算法相关的paper中，经常看到指数分布族这个概念。博主作为一个好奇心很强喜欢打破砂锅问到底的人，看到一个东西老在眼前晃来晃去却又似懂非懂，心里非常难受，于是想好好了解一下这个指数分布族到底是个什么鬼。。。1.指数分布族的概念指数分布族是指可以表示为指数形式的概率分布。wiki上的定义如下：Asingle-parameterexponentialfamilyisasetofprobabili
bitcarmanlee·2016-05-01 23:00

R语言︱缺失值处理之多重插补——mice包

大致的步骤简介如下：缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模（glm、lm模型）——将这些模型整合到一起（pool）——评价插补模型优劣（模型系数的t统计量）——输出完整数据集
sinat_26917383·2016-04-27 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

机器学习算法笔记1_2:分类和逻辑回归(Classification and Logistic regression)

关于这部分内容在GLM部分解释。注意：若h(x)不是sigmoid函数而是阈值函
BUPT_WX·2016-04-21 14:23

机器学习算法笔记1_2:分类和逻辑回归(Classification and Logistic regression)

关于这部分内容在GLM部分解释。注意：若h(x)不是sigmoid函数而是阈值函
BUPT_WX·2016-04-21 14:00

Andriod JNI中使用GLM

由于GLM不需要预编译，可以直接将下载的GLM放入JNI目录中，但是编译会存在： jni/src/glm/glm.hpp:86:18:fatalerror:limits:Nosuchfileordirectory
jaccen·2016-04-18 12:00

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

广义线性模型

机器学习中常见的广义线性模型（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。
shenxiaoming77·2016-04-11 14:00

CS229的简单梳理（待续）

1，首先是logistic回归Andrew的logistic函数和李航书上的并不相同，Andrew的分母是负指数，考虑到是由GLM推导过来的，所以信Andrew的。
qiusuoxiaozi·2016-03-21 09:00
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