原文:Logistic 回歸模型的參數估計為什么不能采用最小二乘法?

logistic回歸模型的參數估計問題,是可以用最小二乘方法的思想進行求解的,但和經典的 或者說用在經典線性回歸的參數估計問題 最小二乘法不同,是用的是 迭代重加權最小二乘法 IRLS, Iteratively Reweighted Least Squares 。本質上不能使用經典的最小二乘法的原因在於,logistic回歸模型的參數估計問題不能 方便地 定義 誤差 或者 殘差 。 下面是對經典 ...

2021-04-14 15:18 0 329 推薦指數:

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極大似然估計最小二乘法

目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過,只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法: 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定,參數未知 ...

Tue Jan 14 19:15:00 CST 2020 0 1255
從最大似然估計最小二乘法

這一部分內容和吳恩達老師的CS229前面的部分基本一致,不過那是很久之前看的了,我盡可能寫的像吳恩達老師那樣思路縝密。 1.假設   之前我們了解過最大似然估計就是最大化似然函數$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$   來確定參數\(\theta ...

Thu Jul 11 05:25:00 CST 2019 0 505
遞推最小二參數估計RLS

系統辨識與自適應控制MATLAB仿真 修訂版 仿真實例 2.6 遞推最小二乘法估計 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mxulie import M_sequences if __name__ ...

Wed Nov 18 16:51:00 CST 2020 0 402
線性回歸——最小二乘法_實例(一)

上篇文章介紹了最小二乘法的理論與證明、計算過程,這里給出兩個最小二乘法的計算程序代碼; #Octave代碼 clear all;close all; % 擬合的數據集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 數據長度 N = length(x); % 3 %% 計算x ...

Sat Sep 24 23:51:00 CST 2016 0 2610
線性回歸最小二乘法實現

目錄 一、線性回歸 二、最小二乘法 三、最小二乘法(向量表示) 四、Python實現 一、線性回歸   給定由n個屬性描述的樣本x=(x0, x1, x2, ... , xn),線性模型嘗試學習一個合適的樣本屬性的線性組合來進行預測任務,如:f(x ...

Mon Jan 11 02:54:00 CST 2021 0 327
線性回歸(最小二乘法)

參數系統為: 線性模型為: 線性回歸的目的為最小化損失函數J( ...

Fri Dec 30 17:27:00 CST 2016 0 2307
線性回歸最小二乘法

線性回歸最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通過確定未知參數\(\theta\)(通常是一個參數矩陣),來使得真實值和預測值的誤差(也稱殘差)平方和最小,其計算公式為\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...

Fri Nov 08 06:59:00 CST 2019 0 498
線性回歸——最小二乘法(二)

回歸:   所以從這里我們開始將介紹線性回歸的另一種更方便求解多變量線性回歸的方式:最小二乘法矩陣形 ...

Sun Oct 16 18:05:00 CST 2016 0 3147
 
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