FRM_1Foundations of Risk Management风险管理基本概念风险管理的四种策略：Retain：保留符合risk appetite的风险，不做处理Avoid：不进行原有风险业务Mitigate：利用投资话组合缓释风险；例：marking to marketTransfer：通过保险等将风险转嫁给第三方风险对冲风险对冲无法降低交易费用公司风险管理结构Board of dire
以截面数据为样本构建的经典计量经济学模型以独立随机抽样为假设，不考虑截面个体的相关性，但在实际经济与社会活动中，空间相关性客观存在，故有必要在经典模型中正确引入空间相关性、发展空间计量经济学模型理论与方法。本章主要介绍一系列横截面数据空间计量经济模型的原理、估计及相应的软件实现，这些模型包括广义空间自回归模型、空间误差模型、空间杜宾模型、广义嵌套空间模型、空间滞后模型、空间杜宾误差模型、矩阵指数
转载
2024-02-24 10:24:05
182阅读
逻辑回归线性回归是特征的线性组合来拟合真实标记，逻辑回归是特征的线性组合拟合真实标记的正例的概率的对数几率一句话总结：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。 a.假设有模型P(Y=1|x)=F(x)=1/1+e−θTx，在已知输入x的情况下，判断此输入为1类的概率是多少。b.而在此概率模型中，若想求得概率P，只有参数θ
转载
2024-01-10 14:41:11
81阅读
似然函数J(\theat)，theat代表模型参数。就是下图中w^T*x-b= 0这条直线。1、似然函数和损失函不一个概念。但两者的目的都用来评价模型的好坏。2、损失函数loss function。是通过加法的形式，对每个样本进行遍历（或者说判定），不断更新loss function；比如在SVM中，我希望margin（=1/||w||）尽可能的宽，也就是||w||尽可能得小，所以||w||本身就
目录逻辑回归（对数几率回归）1.广义线性模型2.逻辑回归的假设3. 逻辑回归的代价函数为什么LR中使用交叉熵损失函数而不使用MSE损失函数？3. 极大似然估计4. 利用梯度下降法求解参数w4.1 三种梯度下降方法的选择5.逻辑回归优缺点：参考资料：逻辑回归（对数几率回归）逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法，因为它用了和回归类似的思想来解决了分类问题。一句话总结逻辑回归：“逻辑回归假设数据服从伯努
转载
2024-08-09 11:33:08
28阅读
似然“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译．“似然”用现代的中文来说即“可能性”。 似然函数设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连
原创
2023-11-07 14:03:54
222阅读
总结：线性回归用来预测，逻辑回归用来分类。线性回归是拟合函数，逻辑回归是预测函数线性回归的参数计算方法是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是梯度下降 一、什么是机器学习二、线性回归2.1 线性回归的表达式三、逻辑回归3.1 逻辑回归的损失函数3.2 逻辑回归实现多分类四、LR的特点五、 为什么逻辑回归比线性回归好六、 LR和SVM的关系 一、什么是机器学习利用大量的数据样本，使得计算机通过不断的学
目录逻辑回归似然函数softmax代码 逻辑回归似然函数 在这里可以看作是线性回归+sigmoid函数。sigmoid函数的作用就是把我们线性回归计算出来的结果映射到0到1之间。 这是逻辑回归的似然函数，因为似然函数时取极大值我们添加符号就可以变为求最小值，方便后面求导取最小值。当y的标签为1时后面部分为1，当y的标签为0时前面部分为1. 取对数变为相加的结构 在求导，取的最小值softmax逻
转载
2024-06-24 07:11:43
119阅读
1、什么是逻辑回归？逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法。它利用了回归的思想来解决分类问题。总结：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，最终达到数据二分类的目的。假设有一个二分类的问题，输出结果为{0，1}，而线性回归模型产生的预测值是输出的都是实数值，我们希望有个越阶函数来说帮助我们把z值实现0/1之间的转化。使得：但是该分段函数不连续，希望有一个单调可
”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对
转载
2023-08-11 15:47:21
550阅读
期望对数似然和对应的估计量 我们可以通过计算KL信息来评估给定模型的合适性。 但是，KL信息在真实建模中只能在有限的几个例子中使用，因为KL信息包含了未知分布，这使得KL信息不能被直接计算。KL信息可以被分解为 此外，等式右边的第一项是一个常数，因为它仅仅依赖于真实模型，显然为了比较不同的模型，仅考虑上式的第二项即可。 这一项被称为期望对数似然（expected log-likelihood）.
转载
2024-01-08 13:11:12
62阅读
逻辑回归（对数几率回归）逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法，因为它用了和回归类似的思想来解决了分类问题。一句话总结逻辑回归：“逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的”。1.广义线性模型我们先来看看线性回归模型：但是假设我们认为实例所对应的输出标记是在指数尺度上变化，那么就可以将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标：这就是“对数线性
转载
2024-05-19 16:11:09
157阅读
1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 简单来说， 逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问
转载
2024-04-23 22:03:28
57阅读
似然函数 似然函数与概率非常类似但又有根本的区别，概率为在某种条件（参数）下预测某事件发生的可能性；而似然函数与之相反为已知该事件的情况下推测出该事件发生时的条件（参数）；所以似然估计也称为参数估计，为参数估计中的一种算法； 下面先求抛硬币的似然函数，然后再使用似然函数算出线性回归的参数；
假如有一枚硬币我们现在不知道它是否为正常硬币（正反面出现概率各位50%），所以想通过抛10次然后通过硬
转载
2024-01-17 09:17:01
428阅读
逻辑回归的极大似然推导：由于似然函数是样本的函数，需要知道其分布，并且假设相互独立。上述公式就推导出梯度下降更新的方向梯度更新的方法：逻辑回归编程实现（按步骤手工编程）假设我们有一个数据，共有100个样本，含两个x变量，x1、x2，一个目标变量y。数据如下：我们的目标是求出参数θ0、θ1、θ2。步骤1：定义sigmoid函数logistic转化成预测概率。步骤2：定义线性回归函数z的表达式步骤3：
转载
2024-03-19 20:41:46
233阅读
020.ht
转载
2017-05-01 16:44:00
1810阅读
2评论
文章目录1 前言2 什么是逻辑回归3 逻辑回归的代价函数4 利用梯度下降法求参数5 结束语6 参考文献 1 前言逻辑回归是分类当中极为常用的手段，因此，掌握其内在原理是非常必要的。我会争取在本文中尽可能简明地展现逻辑回归(logistic regression)的整个推导过程。2 什么是逻辑回归逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归，明明被叫做回归，却用在了分类问题上，我个人认为这是因为逻辑回归
转载
2024-03-27 08:49:50
106阅读
似然函数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。表示模型参数中的似然性。定义：给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：其中，小x是指联合样本随机变量X取到的值。θ是指未知参数，属于参数空间。p(x|θ)可以看作有两个变量的函数。当θ设为常量，则你会得到一个关于x的概率函数(probability function)，对于不同的样本点x，其出现
转载
2024-07-10 22:25:49
248阅读
以前上学的时候对似然函数什么的一看到就头疼，最近专门研究了一下，写一下自己的总计，后序会是与似然函数先骨干的GMM和HMM的总结。经典理解： 设总体的概率模型为F(x|θ)。为了说明的方便，暂假定只有一个未知参数，X1，X2，……，Xn是容量为 n 的随机样本（大写X），实际观测到的样本观测值（小写x）为 Xl=x1，X2=x2，……，Xn=xn 。把同各Xi对应的密度函数或概率函数
转载
2024-05-13 16:10:09
48阅读
