统计学习方法6—logistic回归和最大熵模型

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统计学习方法6—logistic回归和最大熵模型

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod…

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. 0 - logistic分布如<统计学习方法>书上,设X是连续随机变量,X服从logistic分布是指X具有以下分布函数和密度函数: \[F(x) = P(X \leq x)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}\] \[f(x) = F'(x) = \frac{e^{-(x-\mu)/\gamma}}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}\] 其中\(\mu\)是位置参…

class-逻辑回归与最大熵模型

我们知道,线性回归能够进行简单的分类,但是它有一个问题是分类的范围问题,只有加上一个逻辑函数,才能使得其概率值位于0到1之间,因此本次介绍逻辑回归问题.同时,最大熵模型也是对数线性模型,在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解,在文章末有几个关于牛顿法的链接,可供拓展阅读. 内容: 1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模…

逻辑斯蒂回归3 -- 最大熵模型之改进的迭代尺度法(IIS)

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). 2,因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记.所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料,所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容,假设原作者看到能够私信我,我会将您的帖子的地址付到以下. 3.假设有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4.假设能帮到你,那真是太好了. IIS的推导过程 IIS是一种最大熵学习模型的最优化算法.其推导步骤例如以下: 目标是通过极大似然预…

统计学习方法笔记 Logistic regression

logistic distribution 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: 式中,μ为位置参数,γ>0为形状参数. 密度函数是脉冲函数分布函数是一条Sigmoid曲线(sigmoid curve)即为阶跃函数二项逻辑斯谛回归模型二项逻辑斯谛回归模型是如下的条件概率分布 x∊Rn是输入,Y∊{0,1}是输出,w∊Rn和b∊R是参数, w称为权值向量,b称为偏置,w·x为w和x的内积. 可以求得P(Y＝1|x)和P(Y＝0|x). 逻辑斯谛回归…

统计学习方法：罗杰斯特回归及Tensorflow入门

作者:桂. 时间:2017-04-21 21:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言看到最近大家都在用Tensorflow,一查才发现火的不行.想着入门看一看,Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的,用到softmax regression,而这个恰好与我正在看的<统计信号处理>相关.本文借此梳理一下: 1)罗杰斯特回归 2)Softmax Regression 3)基于Tenso…

机器学习笔记（三）Logistic回归模型

Logistic回归模型 1. 模型简介: 线性回归往往并不能很好地解决分类问题,所以我们引出Logistic回归算法,算法的输出值或者说预测值一直介于0和1,虽然算法的名字有“回归”二字,但实际上Logistic回归是一种分类算法(classification y = 0 or 1). Logistic回归模型: 课堂记录(函数图像): 函数h(x)的输出值,我们把它看做,对于一个输入值x,y = 1的概率估计.比如说肿瘤分类的例子,我们有一个特征向量x,似的h(x)的输出为0.7,我们的假设…