假设你想要建立一个模型,根据某特征\(x\),例如商品促销活动,近期广告,天气等来预测给定时间内顾客到达商场的数量\(y\),我们知道泊松分布可以很好的描述这个问题。那么我们怎样来建立这个问题的回归模型呢?幸运的是泊松分布是指数族分布,所以我们可以使用广义线性回归模型(GLM),本文将介绍 ...
一 理论 . 多重共线性 所谓多重共线性 Multicollinearity 是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。 完全共线性的情况并不多见,一般出现的是在一定程度上的共线性,即近似共线性。 . T检验 T检验,亦称student t检验 Stud ...
2016-06-17 09:52 0 11249 推荐指数:
假设你想要建立一个模型,根据某特征\(x\),例如商品促销活动,近期广告,天气等来预测给定时间内顾客到达商场的数量\(y\),我们知道泊松分布可以很好的描述这个问题。那么我们怎样来建立这个问题的回归模型呢?幸运的是泊松分布是指数族分布,所以我们可以使用广义线性回归模型(GLM),本文将介绍 ...
一:线性logistic 回归 代码如下: 二:非线性logistic 回归(正则化) 代码如下: ...
常见的广义线性模型有:probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有:logistic regression、Maxinum entropy。 在二分类问题中,为什么弃用传统的线性回归模型,改用逻辑斯蒂回归? 线性回归用于二分类时,首先想到下面这种形式,p是属于 ...
logistic回归: logistic回归一般是用来解决二元分类问题,它是从贝努力分布转换而来的 hθ(x) = g(z)=1/1+e-z ;z=θTx 最大似然估计L(θ) = p(Y|X;θ) =∏p(y(i)|x(i ...
1. 基本模型 测试数据为X(x0,x1,x2···xn) 要学习的参数为: Θ(θ0,θ1,θ2,···θn) 向量表示: 处理二值数据,引入Sigmoid函数时曲线 ...
可以从广义线性模型角度来看。 广义线性模型 广义线性模型建立在三个定义的基础上,分别为: 定义线性预测算子 ...
常用的线性模型包括 : 线性回归,岭回归,套索回归,逻辑回归,线性SVC 1.线性模型图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #令x为-5到5之间,元素数为100的等差数列 x = np.linspace ...
广义线性模型 GLM是一般线性模型的扩展,它处顺序和分类因变量。 所有的组件都是共有的三个组件: 随机分量 系统分量 链接函数 =============================================== 随机分量 随机分量跟随响应Y的概率分布 例 ...