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广义线性模型详细讲解
2024-11-02
第三章 广义线性模型(GLM)
广义线性模型 前面我们举了回归和分类得到例子.在回归的例子中,$y \mid x;\theta \sim N(u,\sigma ^{2})$,在分类例子中,$y\mid x;\theta \sim Bbernoulli(\phi)$ 广义线性模型是基于指数函数族的,指数函数族原型为: $p(y;\eta) = b(y)exp(\eta^{T}T(y)-a(\eta))$ $\eta$为自然参数,$T(y)$为充分统计量,一般情况下$T(y)=y$.选择固定的T,a,b定义一个分布,参数为$\
广义线性模型(Generalized Linear Models)
前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.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(The Exponential Family) 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(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(
机器学习 —— 基础整理(五)线性回归;二项Logistic回归;Softmax回归及其梯度推导;广义线性模型
本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开
head标签详细讲解
head标签详细讲解 head位于html网页的头部,后前的标签,并以开始以结束的一html标签. Head标签位置如图: head标签示意图 head包含标签 meta,title,link,base,script等常用标签.点击这里了解一下吧 head包含的标签说明 title是网页唯一标题标签 -title标签 base是网页默认打开方式声明标签 base link是一个链接标签,包括外部css文件引用.js文件引用.favicon.ico图标引用等作用 link介绍 meta包含广泛的内
SPSS数据分析—广义线性模型
我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与
详细讲解nodejs中使用socket的私聊的方式
详细讲解nodejs中使用socket的私聊的方式 在上一次我使用nodejs+express+socketio+mysql搭建聊天室,这基本上就是从socket.io的官网上的一份教程式复制学习,然后,根据国情,我又在其中加入了私聊点对点,然后共享画图的你画我猜功能. 先上效果图: 由于本人太穷,所以服务器和数据库都是使用的国外免费的.域名是我的,它的访问地址是:http://chat.lovewebgames.com 先说下我对socket.io的理解,websocket更像是开启了一个端口
iOS KVC详细讲解
iOS KVC详细讲解 什么是KVC? KVC即NSKeyValueCoding,就是键-值编码的意思.一个非正式的 Protocol,是一种间接访问对象的属性使用字符串来标识属性,而不是通过调用存取方法,直接或通过实例变量访问的机制. 以上就是KVC的理论,面试时,如实回答就可以啦! 使用KVC说明 KVC间接修改对象属性时,会自动判断对象属性的类型,完成相应的转换. KVC按键值路径取值时,如果对象不包含指定的键值,那么就会自动进入对象内部,查找对象属性. KVC可以嵌套按照键值路径取值.
Stanford大学机器学习公开课(四):牛顿法、指数分布族、广义线性模型
(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导
Android webservice的用法详细讲解
Android webservice的用法详细讲解 看到有很多朋友对WebService还不是很了解,在此就详细的讲讲WebService,争取说得明白吧.此文章采用的项目是我毕业设计的webservice部分. 首先要建一个web工程和android工程,在此采用myeclipse开发,个人觉得比较方便,要是eclipse安装了tomcat也行.这的 web端采用了框架hibernate和spring,因为我的项目只是client端调用web端的数据,没什么web页面,所以就没用struts
Machine Learning 学习笔记 (4) —— 广义线性模型
本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 指数分布族简介 之前的文章分别介绍了因变量服从高斯分布.伯努利分布.泊松分布.多项分布时,与之对应的回归模型,本文章将阐释这些模型的共同点,并加以推广. 首先非正式地给出指数分布族的定义: 定义 如果变量y的分布可以被表示为p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)-a(η))的形式(η为分布的参数),则称y服从指数分布族 萌萌哒博主
广义线性模型 GLM
Logistic Regression 同 Liner Regression 均属于广义线性模型,Liner Regression 假设 $y|x ; \theta$ 服从 Gaussian 分布,而 Logistic Regression 假设 $y|x ; \theta$ 服从 Bernoulli 分布. 这里来看线性回归,给定数据集 $\left \{ (x_i,y_i) \right \}_{i=1}^N$ ,$x_i$ 与 $y_i$ 的关系可以写成 $y_i = \theta^Tx_
详细讲解Android对自己的应用代码进行混淆加密防止反编译
1.查看项目中有没有proguard.cfg. 2.如果没有那就看看这个文件中写的什么吧,看完后将他复制到你的项目中. -optimizationpasses 5 -dontusemixedcaseclassnames -dontskipnonpubliclibraryclasses -dontpreverify -verbose -optimizations !code/simplification/arithmetic,!field/*,!class/merging/* -keep publ
详细讲解Hadoop源码阅读工程(以hadoop-2.6.0-src.tar.gz和hadoop-2.6.0-cdh5.4.5-src.tar.gz为代表)
首先,说的是,本人到现在为止,已经玩过. 对于,这样的软件,博友,可以去看我博客的相关博文.在此,不一一赘述! Eclipse *版本 Eclipse *下载 Jdk 1.7*安装并配置 Jdk 1.8*安装并配置 JDK的windows和Linux版本之下载 Eclipse下新建Maven项目.自动打依赖jar包 如何在Maven官网下载历史版本 setting.xml配置文件 [转]maven核心,pom.xml详解 本博文呢,Eclipse下详细讲解ha
[iOS]数据库第三方框架FMDB详细讲解
[iOS]数据库第三方框架FMDB详细讲解 初识FMDB iOS中原生的SQLite API在进行数据存储的时候,需要使用C语言中的函数,操作比较麻烦.于是,就出现了一系列将SQLite API进行封装的库,例如FMDB.PlausibleDatabase.sqlitepersistentobjects等. FMDB是一款简洁.易用的封装库.因此,在这里推荐使用第三方框架FMDB,它是对libsqlite3框架的封装,用起来的步骤与SQLite使用类似,并且它对于多线程的并发操作进行了处理,所以
jquery插件分类与编写详细讲解
jquery插件分类与编写详细讲解 1. 插件种类 插件其实就是对现有的方法(或者叫函数)做一个封装,方便重用提高开发效率. jQeury主要有2种类型 1)实例对象方法插件 开发能让所有的jquery实例对象都可以调用的方法.也就是说,只要通过$()工厂获得 的jquery实例对象,都可以调用我们开发的方法.95%的插件都是这种类型 2)全局函数插件 可以将独立的函数添加到jQuery命名空间中了.那么调用的时候就可以使用 $.函数名 称() 或者jQuery.函数名称()来调用了
[VC++]用CTime类得到当前日期、时间、星期,格式化(详细讲解)
用CTime类得到当前日期.时间.星期,格式化(详细讲解)2009/05/12 09:48 A.M.① 定义一个CTime类对象 CTime time; ② 得到当前时间 time = CTime::GetCurrentTime(); ③ GetYear( ),GetMonth( ), GetDay( ), GetHour( ), GetMinute( ), GetSecond( ), GetDayOfWeek( ) 返回整型(int)对应项目 ④ 将当前时间格式化 CString date =
(三)Jquery Mobile按钮详细讲解
Jquery Mobile按钮详细讲解 一.JM按钮说明 按钮如下图所示 1.HTML5中的button 效果: 2. JM中的普通button 此中显示和HTML5是系统的. 3.JM中button内联样式 data-inline 说到内联样式和block样式,大家估计都不知道怎么回事,内联inline是说,外面的框会根据内部的文字来改变,block则正好相反,上面展示的按钮占据了整个一行的效果,现在我们需要
node+vue进阶【课程学习系统项目实战详细讲解】打通前后端全栈开发(1):创建项目,完成登录功能
第一章 建议学习时间8小时·分两次学习 总项目预计10章 学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码(如果没有node和vue基础,请学习前面的vue和node基础博客[共10章]) 视频教程地址:www.lalalaweb.com,随博客进度会上传教学视频,大家可前往视频学习(暂时还没有) 演示地址:后台:demoback.lalalaweb.com 前台:demo.lalalaweb.com 后台权限是开放的,大家一定不要删除admin用户或修改密码,不然别人就无法登录了,演示过程中
R语言-广义线性模型
使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布 结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的 解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析 1.Logistics回归(因变量为类别型) 案例:匹配出发生婚外情的模型 1.查看数据集的统计信息 library(AER) data(Affairs,package = 'AER') summary(Affairs) table(Affairs$affairs) 结果:该数据从601位参与者收集了,婚外情次数,性别,年龄,
数据结构与算法(九):AVL树详细讲解
数据结构与算法(一):基础简介 数据结构与算法(二):基于数组的实现ArrayList源码彻底分析 数据结构与算法(三):基于链表的实现LinkedList源码彻底分析 数据结构与算法(四):基于哈希表实现HashMap核心源码彻底分析 数据结构与算法(五):LinkedHashMap核心源码彻底分析 数据结构与算法(六):树与二叉树 数据结构与算法(七):赫夫曼树 数据结构与算法(八):二叉排序树 本文目录 一.二叉排序树性能问题 在上一篇中我们提到过二叉排序树构造可能出现的性能问题,比如我们
第五节:详细讲解Java中的接口与继承
前言 大家好,给大家带来详细讲解Java中的接口与继承的概述,希望你们喜欢 什么是接口(interface) 接口中的方法都是抽象方法,public权限,全是抽象函数,不能生成对象 interface Student{ public void read(); public void write(); } class ChineseStudent implements Student{ //复写 public void read(){ System.out.println("read")
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