广义线性模型（Generalized Linear Model）1.指数分布族 我们在建模的时候，关心的目标变量Y可能服从很多种分布。像线性回归，我们会假设目标变量Y服从正态分布，而逻辑回归，则假设服从伯努利分布。在广义线性模型的理论框架中，则假设目标变量Y则是服从指数分布族，正态分布和伯努利分布都属于指数分布族，因此线性回归和逻辑回归可以看作是广义线性模型的特例。那什么是
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
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2024-06-20 04:32:18
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在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。 指数分布族在了解广义线性模型之前，先了解一下指数分布族(the exponential family)指数分布族原型如下如果一个分布可
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2024-09-02 09:10:16
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广义线性模型（GLM）首先术语广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测变量的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及ANOVA和ANCOVA（仅具有固定效果）。形式为 yi〜N（xβ，σ2），其中xi包含已知的协变量，β包含要估计的系数。这些模型使用最小二乘和加权最小二乘拟合。术语广义线性模型（GLIM或GLM）是指由McCullagh和Nelder（1982，第二版，
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2024-01-26 07:08:42
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from pyspark.ml.regression import GeneralizedLinearRegressionfrom pyspark.sql import SparkSessionspark= SparkSession\ .builder \ .appName("dataFrame") \ ...
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2023-01-13 00:14:38
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广义线性回归是一种统计模型，用于描述因变量与一个或多个自变量之间的关系。在Python中，我们可以利用诸如`statsmodels`和`scikit-learn`等库来实现广义线性回归。接下来，我们将探讨如何在Python中设置广义线性回归模型，从背景知识到具体的实现代码，一步步深入。
### 协议背景
为了更好地理解广义线性回归的实现，我们需要先了解其基本概念和在数据分析中的作用。广义线性模
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。 在二分类问题中，为什么弃用传统的线性回归模型，改用逻辑斯蒂回归？线性回归用于二分类时，首先想到下面这种形式，p是属于类别的概率：但是这时存在的问题是：1、等式两边的取值范围不同，右边是负无穷到正无穷，左边是[0,1]2、
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2024-04-03 07:02:17
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基本形式优点：线性模型形式简单、易于建模。 很多非线性模型是在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射得到的。 权重矩阵直观表达了各个属性的重要性，因此具有良好解释性。线性回归 1、线性回归介绍与离散属性转换为实数值线性回归（l
函数模型 在前面我们探讨了普通的线性回归，这次我们来讨论广义线性回归，通常也被称为 Logistic回归 ，我们先回忆一下线性回归的函数模型： 这个函数在表示的是一个直线，平面，或者超平面，不过它有致命的缺点，它在进行一个分类问题时，比如我们举一个二分类的例子，并不能很好的进行一个拟合，假如说，存在训练集得出的,,我们很难进行一个分类，并且它无法去拟合一个曲面，对于曲面，我们既想使用线性函
1 什么是回归1.1 回归概念的来源“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Francis Galton,1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态，也就是说，总的趋势是父亲的身高增加时，儿子的身高也倾向于增加。但是，高尔顿对试验数据进行了深入的分析，
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2024-07-18 22:15:11
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1. 首先我对前面几个章节做了一个总体概述如下：其实我们前面论述的那些函数，无非可以总结成两种模式：1）:我们假设y满足高斯分布，之后我们得到了基于最小二乘的线性回归模型。 2) y 取 0
或者
1
，在这种情况下，最为自然的
0~1
之间的分布是伯努利分布，对于这种情况我们得到了逻辑回归;
最近感觉学习ml没有什么动力，所有想把sklearn的东西翻译一下，顺便加深自己对算法的理解，也是提高当前本人的英语水平(目前英语惨目忍睹(ノ=Д=)ノ┻━┻)。我会尽量按照我自己的理解来进行翻译，有错还是希望大家能够理解，希望和大家一起学习进步。1.1.广义线性回归下面的公式是一组线性回归方法，其中是目标值和真实输入值组合。在数学概念中，假设为预测值。通过这个模型，我们指定这个向量作为一次性系数
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2024-10-09 17:52:09
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逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种，接下来我们来解释为什么是这样的？1、指数族分布 指数族分布和指数分布是不一样的，在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示，比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下 η是natural parameter，T(y)是充分统计量，exp−a(η)是起到归一化作用。 确定了T、a、b， 我们就可以确定某个参数为η的指
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2023-08-12 22:05:16
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# R语言中的线性回归与分位数回归比较
在数据分析中，回归分析是一种常用的统计方法，可以帮助我们理解自变量与因变量之间的关系。线性回归与分位数回归是两种不同的回归技术，各自适用于不同类型的数据分析任务。本文将指导您如何在R语言中实现这两种回归模型的比较。
## 流程概述
以下是实现线性回归与分位数回归比较的步骤：
| 步骤 | 操作
一、理论 1.1 多重共线性 所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。 完全共线性的情况并不多见，一
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2016-06-17 09:52:00
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分位数回归参考文献Python statsmodels 介绍 - 树懒学堂 (shulanxt.com)Quantile Regression - IBM Documentation传统的线性回归模型其的求解方式是一个最小二乘法，保证观测值与你的被估值的差的平方和应该保持最小，因变量的条件均值分布受自变量x的影响过程，因此我们拟合出来的曲线是在给定x的情况下，y的条件均值随机误差项来均值为0、同方
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2024-04-24 20:17:48
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1、线性回归：是回归问题，损失函数用最小二乘2、logistic regression：解决分类问题，损失函数为log损失 log(h(x,theta))=======================================1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题，回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思 想
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2013-03-04 15:10:00
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看了Andrew Ng 关于广义线性模型这内容的视频，对概念还是有点模糊。只不过Andrew Ng的推导顺序和这篇文章是相反的，但还是同一个原理。下面我摘了这篇文章关于广义线性回归的内容。关于softmax的内容可以参考这篇文章http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%
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2024-08-22 14:59:44
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你需要弄明白的问题： 1.回归算法1.线性回归 其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。线性模型有两种：一种是线性关系，另一种是非线性关系。若曲线是一条直线，则为一元线性回归；若是超平面，则是多元线性回归；否则是非线性回归，常见的非线性回归包括多项式回归、逻辑回归。通过样本学习映射关系f:x->y，得到的预测结果y是连续值变
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2024-01-25 20:50:13
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使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先，我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),
var1=runif(10,min=1,max=50),
var2=runif(10,mi
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2023-09-25 18:49:07
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