普通线性回归的形式为:(之所以这么写是因为的线性才是线性的所指) 线性回归模型有一下以下几个特征: 1. 2.x,y 通常取值连续 3.y的分布为正态分布或接近正态. 广义线性模型进行了如下推广: 1.,h为严格单调充分光滑已知函数.(h的反函数)称为联系函数.; 2.x,y可去连续或离散值,离散值比较常见. 3.y的分布推广到指数型分布,正态是其特例. y的密度形式: b(·) ,c(·)为已知函数,为自然参数,为额外参数或散布参数. 此时可以证明,b上面加一点表示b的一阶导数,两点代表其二阶…
一些问题: 1. 什么时候我的问题可以用GLM,什么时候我的问题不能用GLM? 2. GLM到底能给我们带来什么好处? 3. 如何评价GLM模型的好坏? 广义线性回归啊,虐了我快几个月了,还是没有彻底搞懂,看paper看代码的时候总是一脸懵逼. 大部分分布都能看作是指数族分布,广义差不多是这个意思,我们常见的线性回归和logistic回归都是广义线性回归的特例,可以由它推到出来. 参考:线性回归.logistic回归.广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结(一) 对着上面的教程,手写了…
广义线性回归模型 广义线性回归模型 例题1 R.Norell实验 为研究高压电线对牲畜的影响,R.Norell研究小的电流对农场动物的影响.他在实验中,选择了7头,6种电击强度, 0,1,2,3,4,5毫安,每头牛被电击30下,每种强度5下,按随机的次序进行,然后重复整个实验,每头牛总共被电击60下.对每次电击,相应变量--嘴巴运动,或者出现,或者未出现.下表中的数据给出每种电击强度70次试验中响应的总次数.试分析电击对牛的影响 电流(毫安) 试验次数 响应次数 响应的比例 0 70 0 0.0…
广义线性回归 > life<-data.frame( + X1=c(2.5, 173, 119, 10, 502, 4, 14.4, 2, 40, 6.6, + 21.4, 2.8, 2.5, 6, 3.5, 62.2, 10.8, 21.6, 2, 3.4, + 5.1, 2.4, 1.7, 1.1, 12.8, 1.2, 3.5, 39.7, 62.4, 2.4, + 34.7, 28.4, 0.9, 30.6, 5.8, 6.1, 2.7, 4.7, 128, 35, + 2, 8.5,…
机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合.拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import …
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4).https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5).https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一.逻辑回归介…
原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html#3281650 对线性回归,logistic回归和一般回归的认识 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述…
1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介绍了一个基本问题,然后引出了线性回归的解决方法,然后针对误差问题做了概率解释.之后介绍了logistic回归.最后上升到理论层次,提出了一般回归. 2 问题引入 假设有一个房屋销售的数据如下: 面积(m^2) 销售价钱(万元) 123…
在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想…
对线性回归,logistic回归和一般回归 [转自]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介…