前面主要是讲反向传播和梯度下降的方法,那么其实涉及梯度的机器学习方法并不是只有深度学习一种,逻辑回归也是可以利用梯度的信息进行参数的更新,使得模型逐步满足我们的数据要求。注意,逻辑回归输出的是属于某一种类别的概率,利用阈值的控制来进行判别,因此逻辑回归本质上是一种分类方法。 一、逻辑斯蒂回归 ...
模型估计完成后,要评价模型有效匹配观测数据的程度.若模型的预测值与对应的观测值有较高的一致性,则认为该回归模型拟合数据,即所谓“拟合优”,否则需重新估计模型,这就是拟合优度检验.常用的检验统计量有皮尔逊X2、Deviance、HL统计量等. 关于逻...
假设w的极大似然估计值是w^,那么学到的逻辑斯谛回归模型为 1.1.4 多项逻辑斯谛回归 上面介绍的逻辑斯谛回归模型是二项分类模型,用于二类分类。可以将其推广为多项逻辑斯谛回归模型(multi-nominallogistic regression model),用于多类分类。假设离散型随机变量Y的取值集合是{1,2,…,K},那么多项逻辑斯谛回归模型...
此处的体重指数是3值名义变量。数据可能是低体重，中体重，高体重。在做模型变量选择时，体重指数实际上...
二元逻辑回归模型中的随机约束两参数 极大似然估计 摘要:针对二元逻辑回归模型中的复共线性问题,同时考虑模型中待估参数 存在先验信息的情况,提出了一类新估计即随机约束两参数极大似然估计。研究得 到了新估计在均方误差矩阵准则下优于 Liu 极大似然估计,Liu-Type 极大似然估计, 两参数极大似然估计,随机约束极大...
因果关系需要两个变量在统计上有相关性,在时间上有先后顺序,即自变量在前,因变量在后;在逻辑上自变量的发生导致因变量的发生,即如果自变量没出现则因变量也不会出现。在传统的回归分析中,统计学注重对假设的检验和模型的显著性,但是在大数据时代,机器学习采用交叉验证的方法,根据结果的准确程度来判断模型好坏,不会深...
题目对具有相关关系的两个或两个以上变量,根据其关系的具体形式选择合适的数字模型,并将其变量间的相关关系与具体数学模型相结合,以近似地表现变量间的平均变动关系,这种统计分析是( A回归分析 )具体科学原理是指逻辑学、心理学、统计学、社会学等学科的有关科学原理。社会调查研究常用的...
题目对具有相关关系的两个或两个以上变量,根据其关系的具体形式选择合适的数字模型,并将其变量间的相关关系与具体数学模型相结合,以近似地表现变量间的平均变动关系,这种统计分析是( A回归分析 )具体科学原理是指逻辑学、心理学、统计学、社会学等学科的有关科学原理。社会调查研究常用的大量一...
6.1 逻辑斯谛回归模型 【重点】逻辑斯谛回归模型的含义(来自《统计学习方法》P.93) 在逻辑斯蒂回归模型中,输出 Y = 1 Y=1 Y=1 的对数几率是输入 x 的线性函数。或者说,输出 Y = 1 Y=1 Y=1 的对数几率是由输入 x 的线性函数表示的模型,即逻辑斯蒂回归模型。
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