指數分布族 \begin{equation} p(y;\eta)=b(y)\cdot exp\{\eta^TT(y)-a(\eta)\} \label{exponential family} \e ...
廣義線性模型 Generalized Linear Model http: www.cnblogs.com sumai .指數分布族 我們在建模的時候,關心的目標變量Y可能服從很多種分布。像線性回歸,我們會假設目標變量Y服從正態分布,而邏輯回歸,則假設服從伯努利分布。在廣義線性模型的理論框架中,則假設目標變量Y則是服從指數分布族,正態分布和伯努利分布都屬於指數分布族,因此線性回歸和邏輯回歸可以看作 ...
2016-03-03 21:34 0 6964 推薦指數:
指數分布族 \begin{equation} p(y;\eta)=b(y)\cdot exp\{\eta^TT(y)-a(\eta)\} \label{exponential family} \e ...
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在線性回歸問題中,我們假設,而在分類問題中,我們假設,它們都是廣義線性模型的例子,而廣義線性模型就是把自變量的線性預測函數當作因變量的估計值。很多模型都是基於廣義線性模型的,例如,傳統的線性回歸模型,最大熵模型,Logistic回歸,softmax回歸。 指數分布族 在了解廣義線性模型 ...
前面的文章已經介紹了一個回歸和一個分類的例子。在邏輯回歸模型中我們假設: 在分類問題中我們假設: 他們都是廣義線性模型中的一個例子,在理解廣義線性模型之前需要先理解指數分布族。 指數分布族(The Exponential Family ...
可以從廣義線性模型角度來看。 廣義線性模型 廣義線性模型建立在三個定義的基礎上,分別為: 定義線性預測算子 ...
常用的線性模型包括 : 線性回歸,嶺回歸,套索回歸,邏輯回歸,線性SVC 1.線性模型圖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #令x為-5到5之間,元素數為100的等差數列 x = np.linspace ...
廣義線性模型 GLM是一般線性模型的擴展,它處順序和分類因變量。 所有的組件都是共有的三個組件: 隨機分量 系統分量 鏈接函數 =============================================== 隨機分量 隨機分量跟隨響應Y的概率分布 例 ...
一、廣義線性模型概念 在討論廣義線性模型之前,先回顧一下基本線性模型,也就是線性回歸。 在線性回歸模型中的假設中,有兩點需要提出: (1)假設因變量服從高斯分布:$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,其中誤差項$\xi \sim N(0,{{\sigma ...