线性回归、对数几率回归的部分数学基础

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博客围绕回归与几率回归展开，介绍其部分数学基础，但具体内容未给出。回归与几率回归在数据分析等信息技术领域有重要应用，了解其数学基础有助于相关技术的学习与运用。

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ML005 对数几率回归（含代码）
weixin_47870819的博客
06-11 326
本文提供了对数几率回归的基于Numpy的自行代码编写实现与基于sklearn模型直接调用，并提供了对数几率回归模型的数理推导
机器学习数学基础（1）--线性回归与逻辑回归
qiaoxinyu1989的博客
07-24 1203
监督学习是机器学习中的一种训练方式/学习方式。监督学习需要有明确的目标，很清楚自己想要什么结果。比如：使用大量标记为“猫”、“狗”、“汽车”等类别的图片数据集训练模型，让模型学习如何区分不同的类别。当给出新的未标记图片时（如猫的图片），模型能够预测其所属的类别（能归类为猫）。“越…，越…”符合这种说法的就可能是线性个关系：如「房子」越大，「租金」就越高，「汉堡」买的越多，花的「钱」就越多，杯子里的「水」越多，「重量」就越大。从数学上来讲，线性指的是变量间存在一种直接的、成比例的关系。
机器学习数学基础之线性回归
努力上进的小叶
02-20 341
机器学习数学基础之线性回归1. 线性回归公式2. 利用矩阵对线性公式整合3. 误差项分析4. 似然函数5. 最小二乘★（矩阵求导公式） （本文为学习总结笔记，如有雷同请无视） 知识点： 1、利用矩阵的只是对线性公式进行整合 2、误差项的分析 3、似然函数的理解 4、矩阵求偏导 5、线性回归的最终求解 1. 线性回归公式 y=wk+b y = wk +b y=wk+b 其中b为误差值，对最终的结果影...
回归分析--数学基础篇
weixin_41712808的博客
12-26 1910
一、回归分析概述 回归分析是寻找存在关系的变量间的数学表达式，并进行统计推断的一种统计方法。简单的说，回归分析可以预测数值型的目标值，比如已知一批特征数据及目标值，找到这些特征与目标存在的关系系数，求得方程，从而可以推测未知的目标值是多少。用这个方法可以做很多事情，如预测明年销售量，制造缺陷预测，又或者预测明星们的离婚率。 二、回归分析一般步骤 确定回归方程中的因变量和自变量 确定回归模...
线性回归概率解释(Linear Regression)
sz464759898的专栏
02-28 1万+
普通线性模型，线性模型的概率解释，贝叶斯线性模型，广义线性模型
西瓜书研读——第三章 线性模型：线性几率回归（逻辑回归）
小白不白
09-26 715
回归就是通过输入的属性值得到一个预测值，从而进行回归学习。那如何进行分类呢？ 只需找一个单调可微函数将分类任务的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来。线性几率回归正是研究这样的问题。对数几率引入了一个**对数几率函数**（logistic function）**,将预测值投影到0-1之间，**从而将线性回归问题转化为二分类问题。
机器学习——线性回归
CYTLOVELY的博客
11-19 1495
线性回归是机器学习中最基础且最常用的算法之一，广泛应用于数据建模和预测问题中。线性回归是一种监督学习算法，用于解决回归问题。什么情况下用线性回归呢？那肯定是你发现一类问题的结果数据与受这个问题影响因素呈现线性关系，比如说一般情况下，大部分人在未成年之前的身高受年龄影响且年龄越大身高越高，又比如说企业中广告支出与收入间的关系，等等。
《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-02对数几率回归与线性判别分析
vanilla698的博客
04-17 1473
上一节我们考虑了线性模型的回归学习，但是想要做分类任务就需要用到上文中的广义线性模型。当联系函数连续且充分光滑，考虑单调可微函数。多分类与二分类的线性判别分析（LDA）
线性模型与对数几率回归解析
这些知识点构成了线性模型的基础，包括线性回归的基本原理、参数估计方法、处理高维数据时的策略以及扩展到非线性映射的广义线性模型和对数几率回归。理解和掌握这些概念对于理解和应用机器学习中的线性模型至关重要...
【机器学习实录】——对数几率回归
xiaoyvhuv的博客
01-23 2033
部分文献也称作逻辑回归（是logistic的音译，与原意有较大出入），虽然名字中含有回归，但其实是一种分类算法。找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，是一种广义线性回归。比如给定身高和体重数据，通过线性回归算法训练模型后，可以得到身高体重的回归方程，从而得到预测值。现需要根据身高体重来判断胖瘦，即二分类任务，也就是要根据回归方程来转换成分类，定义激活函数，转为0~1之间的值，即对数几率回归的输入就是线性回归的输出——z = w T x + b。
机器学习：概率视角的线性回归（Linear Regression）
Hanze的博客
03-06 1151
机器学习：概率视角的Linear Regression前言推导过程结论归纳 前言 上一节我们说到了一元线性回归·与·多元线性回归，大家如果还不清楚，可以去考古。 之前，我们用最小二乘估计，推导出来： W∗=argmin(L(W))W^*=argmin(L(W))W∗=argmin(L(W)) W∗=(XT∗X−1)∗XT∗YW^*=(X^T*X^{-1})*X^T*YW∗=(XT∗X−1)∗XT∗Y 在这一小节中，我采取概率的视角来解决线性回归问题。 推导过程 还是这一张图，我们可以发现，如果让拟合的直线
线性模型，线性回归，对数几率回归(Logistic regression)的理解与推导(深度学习前戏( ╯□╰ ))
qq_16019107的博客
11-21 6250
对数几率回归（logistic regression），有时候会译为逻辑回归(音译)，其实是我们把回归模型应用到分类问题时，线性回归的一种变形，主要是针对二分类提出的。既然是线性回归的一种变形，那么在理解对数几率回归时，我们先来了解一下什么是线性回归。 1.线性回归 1. 1线性方程 形如 f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+...+wdxd+b f(x)=w_1x_1 + w_2x_2 + ...
线性回归及其概率解释
Flying_sfeng的博客
09-15 4050
线性回归的几种优化参数方法：批量梯度下降法，随机梯度下降法，矩阵求导等；以及线性回归中最小化平方损失函数的概率解释，局部加权线性回归方法。
机器学习（二）线性模型——线性回归、对数几率回归、线性判别分析
weixin_51547017的博客
04-10 2264
一、线性回归 线性回归（linear regression：试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 1.最简单的形式：输入属性的数且只有一个， 最小二乘法：基于均方差误差最小化来进行模型的求解，在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使得样本到直线上的欧氏距离之和最小。 2.但是更一般的形式：输入的属性有多个 求解这个的过程称为“多元线性回归” 二、对数几率回归 在 一 中讲到使用线性模型进行回归学习，若要进行分类任务，应该怎样做呢？ 此时需要借助某些函数，将分类的任务的结果与回归得到的
线性回归中涉及的数学基础
最新发布
qq_36756312的博客
05-23 1715
本文详细介绍了线性回归中涉及的数学基础，重点探讨了概率、似然与概率密度函数的概念及其应用。首先，文章区分了离散随机变量与连续随机变量，分别介绍了概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）的定义与性质。接着，文章阐述了似然的定义及其与概率的区别，强调似然是已知观测结果时对不同参数可能性的评估。通过最大似然估计（MLE）方法，文章展示了如何利用似然函数估计参数。最后，文章通过实际案例（如抛硬币实验和线性回归误差建模）进一步说明了概率与似然的应用，帮助读者理解这些数学概念在线性回归中的重要性。
线性回归与对数几率(Logistic)回归的区别与联系
普通攻击往后拉的博客
03-31 5414
1 线性回归 线性回归其实就是高中讲过的那种回归，但是不同的是线性回归在神经网络这个学科里大多使用梯度下降来计算参数w,bw,bw,b，而高中讲的是使用最小二乘法。 线性回归想解决的问题也是回归问题，公式： y=wx+b y=wx+by=wx+b 也可以写成： hθ(x)=θx h_\theta(x) =\theta x hθ​(x)=θx 用图形表示的话： 如果更新方式使用梯度下降，其中损...
机器学习笔记（七）线性回归与对数几率回归
HwJh*MSNAuC%
07-11 3035
线性模型即用线性代数中的线性方程表示一个模型，诸如fx=wTx+b的形式。 其中训练得出w和b后，模型就得以确认。 其中w其实就是代表各个属性的权重值。 线性模型有三种任务，分别为回归任务、二分类任务和多分类任务。 1.线性回归 试图学得fx=wTx+b ≈ y y即实际值。在输出的所有（w，b）中，采用均方误差最小的原则来选取最好的性能度量。 更一般的情形是如本节开头的数据集D，样例
对数几率回归 —— Logistic Regression
热门推荐
hellozhxy的博客
07-02 1万+
机器学习基础算法python代码实现可参考：zlxy9892/ml_code1 原理1.1 引入首先，在引入LR(Logistic Regression)模型之前，非常重要的一个概念是，该模型在设计之初是用来解决0/1二分类问题，虽然它的名字中有回归二字，但只是在其线性部分隐含地做了一个回归，最终目标还是以解决分类问题为主。为了较好地掌握 logistic regression 模型，有必要先了解...
线性回归标准方程及其概率解释
OPPOA113的专栏
03-25 2028
线性回归作为一种监督学习方法，在机器学习领域中属于最基本的优化问题，即根据现有的数据集，找到一个能够最好拟合这组数据的线性函数即可，根据这个线性函数对新来的数据进行预测。 本文将会覆盖最简单的线性回归的解释和标准方程求解最优线性回归参数，至于梯度下降法求解，会有单独的另外一篇博客介绍。 什么是回归分析 显而易见，线性回归就是一种回归分析，那么什么是回归分析呢？ 简单的说，就是找到一条能
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