线性回归 1、单一属性线性回归单一属性的线性回归目标： 最小二乘法 2、 多元线性回归线性模型的一般形式 最小二乘法 3、 线性模型的特点形式简单、易于建模，可解释性强，是非线性模型的基础。对异常点鲁棒性差。线性并不指对输入变量的线
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2024-04-30 12:53:30
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文章目录线性模型基本介绍基本线性回归模型单元线性回归多元线性回归对数几率回归广义线性模型介绍对数几率回归模型线性判别分析建立模型构造性能度量参数估计补充 广义瑞利商参数估计的求解多分类学习问题 线性模型基本介绍线性模型（linear model）是通过学习一个属性的线性组合来进行预测的函数。线性模型形式简单，可解释性高，蕴含着机器学习中的重要思想，所以将线性模型列为机器学习的第一个模型。线性模型
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2024-09-11 11:39:12
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目录NLP必学线性模型和对数线性模型 文章目录目录前言一、线性模型二、线性模型用于词性标注总结 前言一、线性模型二、线性模型用于词性标注回到词性标注问题上来 相信通过前面的介绍，你已经对线性模型有了基本的认识，下面我们回到词性标注任务上，简单地介绍一下如何基于多元分类的思想使用线性回归模型进行词性标注。基本思路 在我们之前的介绍中，你可能会发现，线性模型主要是用于解决机器学习中的回归（regres
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2024-04-09 10:30:44
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基本形式 f(x)=ω1x1+ω2x2+...+ωdxd+b 写成向量模式： f(x)=ωTx+b线性回归均方误差最小化，可以求出解析解。在引入多变量时，特征矩阵X往往不是满秩矩阵，这时可以有多组参数解，选择那个解作为输出，有学习算法的归纳偏好决定，常见方法时引入正则项。衍生物1：对数线性回归 ln(y)=ωTx+by=eωT+b 衍生物2：对数几率回归 ln(y1−y)=ωTx+by=11
人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作机器学习
学习：2.机器学习三要素：数据、算法、模型
机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。
3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的基础结构
4.从数据清洗，特征提取，到模型选择
四个基本概念
1监督学习（学习方式）:
监督学习的数据比
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2024-07-26 00:52:48
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研究变量之间的相互关系、列联表、对应分析目录一、模型介绍二、比较-对数线性模型&对应分析1.相同&不同2.相互关系三、应用实例 1.模型确立 2.列因素&因子负荷四、总结经验 一、模型介绍列联表分析无法系统地评价变量间的联系，无法估计变量间交互作用的大小，而对数线性模型是处理这些问题的最佳方法。对数线性模型结构：两两关联模型、条件独
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2023-10-10 14:11:29
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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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0、广义线性模型y=g-1(wTx+b) 只需找一个单调可微函数即可真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，就可得出多种狭义线性模型1、基本形式f(x)=wTx+b2、对数线性回归ln y=wTx+b3、对数几率回归ln (y/1-y)=wTx+b4、线性判别分析（LDA），不搬推导过程了，这里知道Sb、Sw以及w的公式即可。二分类问题上，通过投影，让同类的投影点尽可能接近，异类的尽可能远离； 若
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2024-06-29 10:13:22
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1.极大似然估计中取对数的原因： 取对数后，连乘可以转化为相加，方便求导； 对数函数ln为单调递增函数，不会改变似然函数极值点。2.统计学三大相关系数对比： pearson积差相关系数，计算连续性变量才可采用；Spearman秩相关系数或Kendall等级相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据；spearman或kendall相关。 名称Person（皮尔逊）
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2024-06-12 21:07:48
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本文记录周志华《机器学习》线性模型内容：***(文中公式内容均来自周志华《机器学习》)*** 主要分为线性回归、对数几率回归和线性判别分析问题。一.线性回归问题 线性回归目的为拟合出相应曲线公式 注意在构建输入数据X时，为方便公式运算，可对数据集x扩充一项特征，其值为常数1，并令w=(w;b)，此时可得到W和 此时可将拟合公式变化为 而在确定w和b两参数时，均方误差为回归问题的最常用评判优劣标准，
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2024-07-31 14:09:38
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本文主要介绍了逻辑斯谛回归模型的基本原理，以及其参数估计的推导过程，并将二项逻辑斯谛模型推广到了多项逻辑斯谛模型上。
本节介绍的对数线性模型，主要包括逻辑斯谛回归(logistic regression)模型以及最大熵模型(maximum entropy model)。逻辑斯谛回归模型是统计学中十分经典的分类方法，而最大熵是概率学习中的一个准则，通过推广
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2023-10-12 09:19:11
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要点：(1) John Napier 被认为是理解和发表对数原理的第一人。(2) 对数的定义是具体数的幂或指数形式，它自乘以产生另一个数。(3) 对数有很多例子和实际用途。(4) 对数发展的时间轴。 1. 什么是对数对数就是一个数的幂(power)(例如， 整个形式称为幂)的表示形式的指数(exponent)(我们假定 ,写成对数表达式的形式 ，则x就是对数，即在幂的表达式中的指数，就是对应对数
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2023-09-28 21:45:37
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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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对数线性模型是无向图中经常使用的一种模型。其利用特征函数以及参数的方式对势函数进行定义，可获得较好的效果。在之前有向图的学习中，我们发现可以利用d-seperet，充分统计，狄利克雷函数等方式来很优雅的获得参数估计的解析解。但是在无向图中，这些优越的条件都不复存在。而无向图在现实条件下的使用却更为广泛。（这是我第一次在Ubuntu下写博客，感觉好神奇啊，其实说学Linux都是假的，最好的方法就
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2024-04-10 14:25:15
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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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# Python双对数模型实现教程
## 一、整体流程
下面是实现Python双对数模型的步骤概要：
```mermaid
erDiagram
确定问题 -> 数据收集 -> 数据处理 -> 模型建立 -> 模型评估 -> 结果分析
```
## 二、详细步骤及代码示例
### 1.确定问题
在确定问题的阶段，需要明确双对数模型的目的以及要分析的数据。
### 2.数据收集
原创
2024-03-11 04:33:09
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# 使用对数模型进行预测的Python实战
在数据分析和机器学习中，模型的选择对最终结果的准确性至关重要。对数模型是一种常用的回归技术，它适用于许多实际问题，尤其是在数据呈指数增长的情况下。本文将介绍如何使用对数模型进行预测，并提供相关的代码示例。
## 什么是对数模型？
对数模型是将自变量和因变量之间的关系通过自然对数转换来表达的一种回归模型。通常形式为：
\[ Y = \beta_0
基本形式给定由 d 个属性描述的示例 x = (X1; X2; … ; Xd) ， 其中 Xi 是 X 在 第 i 个属性上的取值，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： 向量形式：线性回归“线性回归” (linear regression)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. 即找到一条直线来区分样本，找到ω 和 b 来衡量 f(x
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2024-04-16 07:54:41
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对数线性模型是无向图中经常使用的一种模型。其利用特征函数以及参数的方式对势函数进行定义，可获得较好的效果。在之前有向图的学习中，我们发现可以利用d-seperet，充分统计，狄利克雷函数等方式来很优雅的获得参数估计的解析解。但是在无向图中，这些优越的条件都不复存在。而无向图在现实条件下的使用却更为广泛。（这是我第一次在Ubuntu下写博客，感觉好神奇啊，其实说学Linux都是假的，最好的方法就
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2024-06-28 05:19:49
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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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