邏輯回歸 sigmoid函數=\(\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}\) 二項邏輯回歸模型 有如下條件概率分布，\(w\)內已經包含了偏置\(b\)： \[P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x ...

邏輯回歸 因變量隨着自變量變化而變化。 多重線性回歸是用回歸方程描述一個因變量與多個自變量的依存關系，簡稱多重回歸，其基本形式為：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。 二項分布即重復n次獨立的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結果，而且兩種結果發生與否互相對立，並且相互獨立 ...

邏輯斯諦回歸（logistic regression）是統計學習中的經典分類方法。最大熵模型是概率模型學習的一個准則，將其推廣到分類問題得到最大熵模型（maximum entropy model）。邏輯斯諦回歸模型與最大熵模型都屬於對數線性模型。 邏輯斯諦回歸 邏輯斯諦分布 ：設\(X ...

邏輯斯諦回歸是統計學習中的經典分類方法，和最大熵模型相比，具有以下的共同點和區別： 共同點 都屬於概率模型，該模型要尋找的是給定一個x，得到輸出變量Y的概率分布P(Y|x)，如果是二分類，Y取值為0或1，如果是多分類，Y有K個不同的類別。 都屬於對數線性模型 ...

http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031 主要參照統計學習方法、機器學習實戰來學習。下文作為參考。 第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重 ...

邏輯斯蒂回歸（logistic regression，又稱“對數幾率回歸”）是經典的分類方法。雖然名字中包含回歸，但它被用來分類。 邏輯斯蒂分布 設 \(X\) 是隨機變量，\(X\) 服從邏輯斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函數 \(F(x)\) 和概率密度函數 \(f(x ...

最大熵模型是指在滿足約束條件的模型集合中選取熵最大的模型，即不確定性最大的模型。 最大熵原理 最大熵思想：當你要猜一個概率分布時，如果你對這個分布一無所知，那就猜熵最大的均勻分布，如果你對這個分布知道一些情況，那么，就猜滿足這些情況的熵最大的分布。 算法推導 按照最大熵原理,我們應該 ...

最大熵模型預備知識 信息量：一個事件發生的概率越小，信息量越大，所以信息量應該為概率的減函數，對於相互獨立的兩個事有p(xy)=p(x)p(y)，對於這兩個事件信息量應滿足h(xy)=h(x)+h(y)，那么信息量應為對數函數： 對於一個隨機變量可以以不同的概率發生 ...