线性回归是机器学习里面最常见的学习模型。基本线性方程：1.思想： 用一个线性组合的方程去拟合数据，系数则可以告诉我们哪些特征有用，哪些没用。 2.基本形式：
y=a1x1+a2x2+...+adxd+d y=WTX+b 。其中
W=(w1;w2;...;wd) 3.求解方法： 我们假设线性方程为：
f(x)=a1x1+a2x2+...+adxd+
总所周知，logistic regression算法是一个十分经典的机器学习算法，可用于回归和分类任务。它在广义上说也是一种线性回归模型，不过是在线性回归的基础上加入了kernel函数，包括高斯核，多项式核，线性核等激活器，最经典的莫过于sigmoid，于是可以解决线性回归难以解决的非线性问题。倘若从损失函数的角度来看，LR的损失函数是基于极大似然函数的，（具体做法是加了Log和负号），而线性回归
import numpy as np
# 假设空间函数：h(x)
def sigmoid (xArr):
xMat = np.mat(xArr)
return xMat.T * xMat
# 批量梯度下降法
# alpha：学习率 maxCycle：学习的迭代次数
def gradAscent (dataMatin,labels, alpha=0.1, maxCycle=1
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2024-01-22 04:35:57
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回归分析有的变量间有一定的关系，但由于情况错综复杂，无法精确研究，或由于存在不可避免的误差等原因，以致无法使用函数形式来表示。为研究这类变量之间的关系就需要大量试验或观测获得数据，用统计方法寻找它们之间的关系，这种关系反应了变量之间的统计规律。使用统计方法寻找统计规律便是回归分析在回归分析中研究的主要问题是：1）确定与的定量关系表达式。这种表达式成为回归方程。2）对求得的回归方程的可信度进行检验（
机器学习笔记-Logistic回归
在前面的笔记中，我们已经了解了线性模型。线性模型虽然简单，却有丰富的变化。
Logistic回归目录广义线性模型Logistic回归Logistic回归系数估计总结1. 广义线性模型 图1 对数线性回归示意图即若预测值\(z\)大于0就判为正例，小于0则判为反例，预测值为临界值0时则可以任意判别，
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2023-12-08 20:39:12
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关键词：最小二乘法；正则化；对数线性回归； y的衍生物3.1 基本形式假设样本x有d个属性，线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即f(x)=w1x1+w2x2+⋅⋯+wdxd+b
f
(
x
)
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2024-05-16 09:48:08
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# 对数线性回归 PYTHON 实现步骤
## 引言
欢迎来到对数线性回归PYTHON实现的教程。在这篇文章中，我将帮助你了解对数线性回归的概念并指导你如何使用Python实现它。对数线性回归是一种用于拟合非线性关系的回归模型，它可以用于预测连续型变量的数值。
在本教程中，我们将按照以下步骤来实现对数线性回归：
1. 数据预处理
2. 模型训练
3. 模型评估
4. 预测新数据
让我们逐步
原创
2023-12-21 10:07:13
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接下来的几种模型没有用，只是在学习书本里中提到。在此仅仅作为一个搬运工，然后结合自己的理解慢慢修改。8，逻辑斯谛回归模型1,回归分析。回归分析本质上就是一个函数估计的问题，就是找出因变量和自变量之间的因果关系。2，逻辑斯谛回归（logistic regression）又叫对数回归，其本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射。即一般线性回归中认为：，而在逻辑斯谛回归中我们认为。（
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2024-05-07 18:18:43
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3.1 基本形式其中是由属性描述的示例，其中是在第i个属性上的取值，而是每个属性对应的权重。其具有非常好的可解释性。需要能够在多种模型中，辨析出线性模型。3.2 线性回归线性回归的目的：试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实际输出标记。单个参量使用最小二乘法进行线性回归： 由此公式计算出w 再由上式得处的w计算出b其中是x的均值3.3 对数几率回归对数几率函数模式： 对数几率函数图像
以一元线性回归为例，来详细讲解\(w\)和\(b\)的最小二乘法估计。线性回归试图学得：\[f(x_i)=wx_i+b，使得f(x_i)\simeq y_i\]最小二乘法是基于预测值和真实值的均方差最小化的方法来估计参数\(w\)和\(b\)，即：\[\eqalign{ (w^*,b^*) & = \mathop {\arg \min }\limits_{(w,b)} \sum
在数理统计中，线性回归是这样定义的：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。一、基本形式线性模型的基本形式：给定由d个属性描述的示例 ，其中 是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学到一个函数，该函数通过属性的线性组合来进行预测，表示为： ---- (1). 用向量表示为:&
参考： 模型性能评估： 一、公式： 1.正态分布又称高斯分布 正态分布： 2.对数计算公式： 回归不是单一的算法：用于处理连续型的数据 分类：离散型数据 1.基本的线性回归（Basic Regression Model）2.广义的线性回归(GLM:Generalized Linear Model):所谓的广义的线性回归Z=WX+b，f(Z)=predict（y）f(Z)为连接函数 一、线性回归 1
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2024-09-02 16:19:00
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此篇文章尽量略去复杂的公式相信大家对线性模型的基本形式已经了然于心了，如下介绍几种经典的线性模型：线性回归 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。 对于离散属性，根据属性值之间的关系，可做以下的处理： 若属性值之间存在“序”的关系，可通过连续化将其转化为连续值，比如长度描述“长”“短”，可以转化为{1.0, 0.0}； 若属性值之间不存在序关系，假定有K个属性，则通常转化为k维向量，
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2024-06-12 15:24:16
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经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程。下一篇将是对最大熵模型的学习总结。本篇
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2024-05-06 21:53:44
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# 对数线性回归模型
对数线性回归模型（Log-linear regression model）是一种常用的回归模型，它能够通过拟合数据来预测变量之间的关系。在这篇文章中，我们将介绍对数线性回归模型的基本概念和使用方法，并使用Python进行实例演示。
## 基本概念
对数线性回归模型是一种广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）的特例，它假设因变量（depe
原创
2023-09-08 09:30:35
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常用的三个线性模型的原理及python实现——线性回归（Linear Regression）、对数几率回归（Logostic Regression）、线性判别分析（Linear Discriminant）。 这可能会是对线性模型介绍最全面的博客 文章目录一、线性模型 （Linear Model）二、线性回归 （Linear Regression）三、对数几率回归（Logistic Regressi
1. 什么是回归？线性回归线性回归是是最好理解的线性模型，它试图使用线性模型去尽可能准确地预测实值输出标记。 比如使用一个线性方程去拟合一些点。线性回归的分类(1) 直接线性回归，即使用线性模型是拟合实际值y
y
(2) 对数线性回归，即用线性模型去拟合lnylny，y
y
多数情况下，变量关系研究是问卷研究的核心，变量关系研究包括相关分析，线性回归分析，中介作用分析，调节作用分析等，并且如果因变量Y值是分类数据，则会涉及Logistic回归分析。相关分析是研究两两变量之间的相关关系情况，线性回归分析或者Logistic回归分析均是研究影响关系，区别在于线性回归分析的因变量Y值是定量数据，而Logistic回归分析的因变量Y值是分类数据。中介作用或者调节作用研究是更深
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2023-12-16 21:03:59
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一、一元线性回归以R中自带的trees数据集为例进【微软visual studio2017中R相关数据科学模块】 > head(trees)
Girth Height Volume#包含树龄、树高、体积
1 8.3 70 10.3
2 8.6 65 10.3
3 8.8 63 10.2
4 10.5 72 16.4
5 10.7 81 18.8
6 10.8 83 19.7 先绘制一下散
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2024-04-25 13:12:00
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简单线性回归 1、研究一个自变量(X)和一个因变量（y）的关系 简单线性回归模型定义：y=β0+β1x+ε 简单线性回归方程：E(y)=β0+β1x 其中： β0为回归线的截距 β1为回归线的斜率 实际编程时，主要是根据已知训练数据，估
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2019-03-27 21:32:00
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