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 ...

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 ...

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 ...

聲明： 1，本篇為個人對《2012.李航.統計學習方法.pdf》的學習總結，不得用作商用。歡迎轉載，但請注明出處（即：本帖地址）。 2，因為本人在學習 ...

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 ...

1、似然函數 　　概率和似然的區別：概率是已知參數的條件下預測未知事情發生的概率，而似然性是已知事情發生的前提下估計模型的參數。我們通常都是將似然函數取最大值時的參數作為模型的參數。 　　那么為何要取似然函數取最大值的參數作為模型的參數？我們基於這樣的假設：對於已經發生的事情，在同樣 ...

Overview 統計建模方法是用來modeling隨機過程行為的。在構造模型時，通常供我們使用的是隨機過程的采樣，也就是訓練數據。這些樣本所具有的知識（較少），事實上，不能完整地反映整個隨機過程的狀態。建模的目的，就是將這些不完整的知識轉化成簡潔但准確的模型。我們可以用這個模型去預測 ...