GLM:

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

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

机器学习 2、线性回归

•回归问题主要关注确定一个唯一的因变量(dependentvariable)(需要预测的值)和一个或多个数值型的自变量(independentvariables)(预测变量)之间的关系•广义线性回归，GLM
拉斐尔[Raphael]·2016-03-11 16:00

CGAL中Point的引用

Point&p=spMyPolyhedron->vertex_point_map[*vb];glm::vec4point=ctm*glm::vec4(p.x(),p.y(),p.z(),1.f);
seamanj·2016-03-04 20:00

什么是GLEW GLFW GLM

GLEW是一个基于OpenGL图形接口的跨平台的C++扩展库。GLEW能自动识别当前平台所支持的全部OpenGL高级扩展涵数。只要包含glew.h头文件，就能使用gl,glu,glext,wgl,glx的全部函数。GLEW支持目前流行的各种操作系统。官方解释如下：GLEWisanopen-sourcecross-platformextensionloadinglibrarywiththread-s
KenneySH·2016-01-30 15:35

GLM in SPM

主要记一句话： SPM的GLM模型中的β，指的是相应regressor对最后测量得到的信号所产生的效应（effect）。 后续的假设检验过程实际上都是对各个regressor的β向量进行的。     
minks·2016-01-27 12:00

C 语言中的 offsetof 意义及理解 使用例子

在学习VBO的时候，有这样的问题：顶点数据是以下面的Class结构存储classVertex{public:glm::vec3Position;glm::vec4Color;};三个顶点的数据push_back
_Captain·2016-01-17 22:55

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

Using GLEW, GLFW, and GLM

WhatAreTheseLibraries?GLEW isonOpenGLlibraryforhandlingOpenGLextensions.Usersinterestedindivingintoitssourcecodecanusegittoclone itsrepository.GLUT hasbeenthedefactostandardlibraryformanyOpenGLprogram
jaccen·2015-11-27 10:00

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_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
mijian1207mijian·2015-11-22 01:00

MLlib之LR算法源码学习

/** * :: DeveloperApi :: * GeneralizedLinearModel (GLM) represents a model trained using * GeneralizedLinearAlgorithm
·2015-11-13 06:17

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

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)。
zhangzhengyi03539·2015-11-04 12:00

【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

机器学习-牛顿方法&指数分布族&GLM

回头再温习一下AndrewNg的机器学习视频课，顺便把没写完的笔记写完。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)】。在最小化损失函数时，采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解，规则为θ:=θ−η∇θℓ(θ)。其实梯度下降属于一种优化方法，但梯度下
拾毅者·2015-10-06 13:26

[置顶] 机器学习-牛顿方法&指数分布族&GLM

回头再温习一下AndrewNg的机器学习视频课，顺便把没写完的笔记写完。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)】。在最小化损失函数时，采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解，规则为θ:=θ−η∇θℓ(θ)。其实梯度下降属于一种优化方法，但梯度下
Dream_angel_Z·2015-10-06 13:00

vs2010 OpenGL+glfw+glew+glm

vs2010+openGL3.3编程环境配置2013-05-2200:59 1339人阅读 评论(0) 收藏 举报这两天看tutorial的openGL教程，它用了glew、glfw和glm三个库，光是环境配置就让我头疼了
zkl99999·2015-09-22 13:00

R语言包_gbm

本文用到的处理二值数据的方法，有以下两种：glm(generalizedboostedmodels)glmnet(generalizedlinearmodels)glm使用了boostedtrees，glmnet
Young_Gy·2015-09-05 10:44

CSharpGL(0)一个易学易用的C#版OpenGL

+BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信说：CSharpGL(0)一个易学易用的C#版OpenGL CSharpGL是我受到SharpGL的启发，在整理了SharpGL，GLM，SharpFont等开源库的基础上
BIT祝威·2015-08-29 21:00

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
key_v·2015-08-26 16:18

有趣又好玩的glm库

一、glm的优点glm是一个发展了十年以上的数学库，这个库很不错。很多教材，书籍，资料大量使用glm，了解glm有助于阅读这些资料。
老G·2015-08-02 14:57

有趣又好玩的glm库

一、glm的优点glm是一个发展了十年以上的数学库，这个库很不错。很多教材，书籍，资料大量使用glm，了解glm有助于阅读这些资料。
老G·2015-08-02 14:57

有趣又好玩的glm库

一、glm的优点glm是一个发展了十年以上的数学库，这个库很不错。很多教材，书籍，资料大量使用glm，了解glm有助于阅读这些资料。
老G·2015-08-02 14:57

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

一直听闻LogisticRegression逻辑回归的大名，比如吴军博士在《数学之美》中提到，Google是利用逻辑回归预测搜索广告的点击率。因为自己一直对个性化广告感兴趣，于是疯狂google过逻辑回归的资料，但没有一个网页资料能很好地讲清到底逻辑回归是什么。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

cs229 斯坦福机器学习笔记（二）-- LR回顾与svm算法idea理解

LR回顾LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，LinearRegression和logisticRegression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，lossfunction
dinosoft·2015-06-14 23:55

cs229 斯坦福机器学习笔记（二）-- LR回顾与svm算法idea理解

LR回顾LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，LinearRegression和logisticRegression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，lossfunction
dinosoft·2015-06-14 23:55

cs229 斯坦福机器学习笔记（二）-- LR回顾与svm算法idea理解

LR回顾LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，LinearRegression和logisticRegression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，lossfunction
Dinosoft·2015-06-14 23:00

UFLDL教程笔记及练习答案三（Softmax回归与自我学习***）

1：softmax回归当p(y|x,theta)满足多项式分布，通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数，将其称为softmax回归。
Lu597203933·2015-06-09 21:00

NIN-Network In Network阅读笔记

GLM:(Generalize
今哉·2015-05-01 11:15

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

数据挖掘常用算法简介

GeneralizedLinearModels(GLM)广义线性模型分类和回归GLM为二进制目标的分类实现逻辑回归，连续目标实现线性回归。GLM支持对预测概率提供置信区间。MinimumDesc
u011478909·2015-03-21 11:00

glm编译错误问题解决 formal parameter with __declspec(align('16')) won't be aligned

参考：http://stackoverflow.com/questions/25300116/directxxmmatrix-error-c2719-declspecalign16-wont-be-aligned参考：http://blog.csdn.net/yuanwenmao/article/details/6530826http://blog.csdn.net/asfdasfdsf/arti
kupe87826·2015-03-13 11:00

R语言中帮助和R包

#####获得帮助##### #关于函数的帮助 help(glm) ?glm #关于操作符的帮助 ?
qhshiniba·2015-01-19 17:00

数学之路-数据分析进阶-广义线性模型

广义线性模型（generalizedlinearmodel,GLM)是简单最小二乘回归（OLS)的扩展,在广义线性模式中，假设每个资料的观
u010255642·2014-12-05 23:00

R语言广义线性模型

转载自：http://blog.csdn.net/lilanfeng1991/article/details/36185739１.广义线性模型和glm（）函数广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态因变量的分析
u013524655·2014-11-17 21:00

R语言广义线性模型

转载自：http://blog.csdn.net/lilanfeng1991/article/details/36185739１.广义线性模型和glm（）函数广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态因变量的分析
u013524655·2014-11-16 11:00

opengl模型加载

include#include"common/loadShader.h"#include"common/controls.h"#include"common/objloader.h"#include"glm.hpp
缥缈的云·2014-09-02 17:39

opengl模型加载

include #include"common/loadShader.h" #include"common/controls.h" #include"common/objloader.h" #include"glm.hpp
cloud95·2014-09-02 17:00
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