而对数线性回归也不过是线性回归下的一种特殊形式,跟一般的情况下,则有广义的线性模型,y=g^{-1}(w^\mathrm{T}x+b),其中g为单调可微函数,称g为联系函数,它将线性回归模型的预测值与真实标记联系起来的作用。 我们可通过线性模型进行回归任务的学习,那么能否通过线性模型进行分类任务的学习呢? 我们可以将输出的...
线性回归 学得一个线性模型以尽可能准确地预测一个实值输出。 在回归任务中,常用均方误差来衡量预测值和ground truth之间的差别。 均方误差在几何上对应了欧氏距离,基于最小化均方误差的拟合方法称为"最小二乘法"。 对于最基本的线性回归,最小二乘法的目标可以理解为:找到一条直线,使得所有样本到该直线的欧氏距离...
通俗来说,广义线性模型是普通线性模型的普遍化,适用性更广、更抽象的线性模型。 按照我们编程的思路来想,广义线性模型GLM就像是抽象出来的一个抽象类,这个类定义了抽象的假设方法、属性等,在面对具体问题时,我们不能用这个抽象类来直接解决问题的,需要针对场景来实现一个...
在线性时间序列分析中起着重要作用，一个线性时间序列模型可完全由其 acf来刻画。并且线性时间序列的建模由样本acf决定数据的线性动态关系。在许多金融应用中，我们经常需要联合检验的多个自相关系数是否同时为0。也就是检验：这里我们需要利用LB检验，统计量公式如下：可以证明Q统计量近似服从自由度m的x2分布，在实际...
广义线性模型(GLM)是统计学中的一种模型框架,用于建立和分析多种类型的回归模型,其中因变量不一定需要满足线性关系或正态分布的假设。GLM扩展了传统的线性回归,通过引入链接函数和允许不同的分布,从而更灵活地适用于不同类型的数据。 文章来源: https://towar...
指数族和最大熵模型 基于指数族的广义线性模型——广义线性模型的构成、极大似然估计和求解算法 广义线性模型的偏差和分析 广义线性模型的特征选择 1、指数族和最大熵模型 1.1 指数族的形式 指数族是概率统计中最重要的一类分布族。具有以下的一般形式:
HLM模型(hierarchical linear model，分层线性模型)有着多种稀少，可称作多水平模型，层次线性模型，或者混合效应模型，随机效应模型等。普通的线性回归模型研究X对于Y的影响，而HLM模型也研究X对于Y的影响，但是其考虑了group的聚集性因素（即考虑组内相关不独立问题）。比如研究‘入学成绩X’对于‘中考成绩Y’的影响，...
第3 章线性模型 1)线性模型(Linear Model)是机器学习中应用最广泛的模型,指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。 2)四种不同线性分类模型:logistic 回归、softmax 回归、感知器和支持向量机。 3.1 线性判别函数和决策边界 一个线性分类模型(线性分类器),是由一个(或多个)线性的判别函数f(x,w) =wTx+b ...
广义线性模型，是为了克服线性回归模型的缺点出现的，是线性回归模型的推广。首先自变量可以是离散的，也可以是连续的。离散的可以是0-1变量，也可以是多种取值的变量。广义线性模型取消了对残差(因变量)服从正态分布的要求。残差不一定要服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些...
线性模型 对线性的界定，一般是从相互关联的两个角度来进行的：其一，叠加原理成立：f(x+y)=f(x)+f(y)。即总体等于部分之和，线性系统是可以叠加的。其二，物理变量间的函数关系是直线，变量间的变化率是恒量，这意味着函数的斜率在其定义域内处处存在且相等，即函数的一阶导数为常数。简单的线性模型为一元...