Generalized Linear Models笔记(一)

最新推荐文章于 2024-02-04 16:52:52 发布
最新推荐文章于 2024-02-04 16:52:52 发布
阅读量429 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 算法 数学理论 文章标签： Generalize linear models
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010945683/article/details/52764599
本文探讨了所有模型皆有局限性这一观点，并强调了应当寻求那些更为有用的模型。同时，文章也指出我们应当认识到永恒真理并非触手可及。

A first，though at first sight，not a very helpful principle，is that all models are wrong；some，though，are more helpful than others and we should seek those.At the same time we must recognize that eternal truth is not within our grasp.

文献学习(part25)--Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent
小山羊的学习日志
01-19 795
学习笔记，仅供参考，有错必究 文章目录Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent摘要简介Lasso, Ridge回归和Elastic Net的算法Naive(朴素)更新Covariance(协方差)更新Sparse(稀疏)更新Weighted(加权的)更新Pathwise坐标下降其他细节 Regularization Paths for Generalized Linear Models via Co
【深度学习|学习笔记】广义线性模型Generalized linear model（GLM）模型详解，附代码。
最新发布
2401_89898861的博客
05-11 1042
【深度学习|学习笔记】广义线性模型Generalized linear model（GLM）模型详解，附代码。
《Python机器学习基础教程》学习记录（四）
优快云_Mr_H的博客
04-08 1万+
第2章 监督学习   监督学习是最常用也是最成功的机器学习类型之一，每当想要根据给定输入预测某个结果，并且还有输入 / 输出对的示例时，都应该使 用监督学习。 2.1 分类与回归   监督机器学习问题主要有两种，分别叫作分类（classification）与回归（regression）。区分分类任务和回归任务有一个简单方法，就是问一个问题：输出是否具有某种连续性。 2.2 泛化、过拟合与欠拟合 ...
线性回归建模–变量选择和正则化：R包glmnet
u011801891的博客
02-16 9078
本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包，如glmnet,ridge,lars等。算法的细节尽量给文献，这个坑太大，hold不住啊。 1.变量选择问题：从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。其建模要点在于误差项一般要求独立同分布（常假定为正态）零均值。t检验用来检验拟合的模型系数的显著性，F检验用来检验模型的显著性（方差
scikit-learn学习系列 - 广义线性模型
杰径通幽
03-01 3520
下面是一组用于回归的方法，其中目标值是输入变量的线性组合。在数学上，如果y^是预测值 在整个模块中，我们指定向量 w=(w1,...,wp)ascoef_andw0asintercept_. 使用广义线性模型进行分类，见Logistic regression. 1. 普通最小二乘法 线性回归适用于带有系数w=(w1,...,wp)的线性模型，最小化数据集中观测响应与线性...
逻辑回归1
优快云XXCQ的博客
03-22 524
逻辑回归是一种经典的分类算法，用于将一个输入变量映射到一个二元分类输出变量。其基本思想是使用一个函数将输入变量映射到一个概率值，该概率值表示该输入变量属于某个类别的概率。逻辑回归模型的核心是一个线性模型，它将输入变量的线性组合作为输入，并使用sigmoid函数将输出转换为概率值。的梯度，使用梯度下降算法不断迭代更新参数，直到损失函数收敛或达到预定的迭代次数为止。逻辑回归模型的损失函数通常采用交叉熵损失函数。通过不断迭代更新模型参数，使得模型的损失函数不断减小，最终得到一个较为合理的模型。
[机器学习笔记]三:Generalized Linear Models（广义线性模型）
K_LJY的专栏
01-25 1308
我们称广义线性模型为GLM 1. The exponential family(指数分布族) 为了说明GLMs，我们定义The exponential family为具有以下形式的函数： (64)p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))" role="presentation">p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−
MLAPP 读书笔记 - 09-1广义线性模型(Generalized linear models)和指数族分布(exponential family)
zzk0126的博客
08-21 362
MLAPP 读书笔记 - 09 广义线性模型(Generalized linear models)和指数族分布(exponential family) A Chinese Notes of MLAPP,MLAPP 中文笔记项目 https://zhuanlan.zhihu.com/python-kivy 转载：cycleuser 侵权立删，本意是为广大学习爱好者提供中文资料，同时在这里补充了图片，方便阅读，如果有任何法律问题，我会立即删除。 9.1 概论 之前已经见到过很多概率分布了:正态(高斯)分布,
Scikit-Learn 1.4使用指南：有监督学习 线性模型 Linear Models
数智笔记
02-04 1260
以下是一组用于回归的方法，其中目标值预计为特征的线性组合。在数学符号中，如果y​是预测值。y​wxw0​w1​x1​...wp​xp​在整个模块中，我们将向量ww1​...wp​称为coef_，将w0​称为intercept_。要使用广义线性模型进行分类，请参见。
Topic 8. 临床预测模型-Lasso回归
weixin_41368414的博客
01-13 1万+
Lasso回归在决定哪些因素可以纳入模型提高模型的稳健性，以及相应的给出各种可用图表，在做生物标志物筛选时，效果非常好！
广义线性模型（Generalized Linear Models）
qq_41786778的博客
02-26 264
广义线性模型（Generalized Linear Models） 斯坦福CS229机器学习课程笔记二：GLM广义线性模型与Logistic回归 线性回归原理小结 这几个得结合起来看，都讲的挺棒的。...
矩阵分析——QR分解
热门推荐
GG的专栏
05-25 7万+
Gram-Schmidt正交化        在提到矩阵的QR分解前，必须要提到Gram–Schmidt方法，理论上QR分解是由Gram–Schmidt正交化推出来的。那么Gram–Schmidt正交化究竟是什么呢？        在三维空间存在直角坐标系，其中任意一点都可以由(x,y,z)坐标唯一确定，在这个坐标系中，X、Y、Z三轴都是相互正交(垂直)的。那么在n维欧式空间也应该
矩阵分析——LU分解
GG的专栏
05-17 6万+
LU分解定义        在使用初等行变换法求解线性方程组的过程中，系数矩阵的变化情况如下：
贝塔、伽马分布
GG的专栏
10-15 5万+
简要介绍贝塔、伽马分布
共轭先验分布
GG的专栏
10-16 2万+
简要介绍共轭先验分布的优势及其参数确定
函数凸性的判断方法
GG的专栏
10-24 1万+
函数凸性的判断
图论(一)----基本定义
GG的专栏
03-15 1万+
图、路、环 散度
KNN-K近邻分类法
GG的专栏
03-30 8001
分类算法的基础介绍，以及分析经典KNN算法，及其改进方向
generalized linear models
07-12
广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）是一种统计学方法，它将线性模型的概念扩展到了非正态响应变量的情况。GLMs的核心思想是假设因变量Y依赖于一个线性预测值，但这个预测值不是通过直接的线性关系得出，而是通过一个称为link function的函数转换后的。这种模型通常包含以下几个组成部分： 1. **线性部分**：由自变量的线性组合组成，即Y = Xβ + ε，其中X是设计矩阵，β是回归系数，ε是随机误差。 2. **链接函数**：如对数、指数、反比例等，用于将线性部分的预测结果映射到特定类型的分布上，使得我们可以处理诸如二元分类、计数数据或连续数据，而不仅仅是正态分布的数据。 3. **概率分布**：GLM假设误差项ε服从某个概率分布，如伯努利分布（对应逻辑回归）、泊松分布（用于事件计数）、伽马分布等。 GLMs的优势在于它们提供了一种统一的框架，可以适应各种不同类型的数据，并且通过最大似然估计法来估计模型参数，使得模型易于理解和实施。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值