说起LR要从极大似然估计说起： 1、极大似然估计： (讲的比较好)2、LR模型： 回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题有如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病，其中的望闻问切就是获取自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。 逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就
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
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2024-01-17 09:17:01
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7.1 控制语句7.1.1 循环：for,while,repeat（1）跳出循环用breakx <- c(5,12,13)
for (n in x) print(n^2)
i <-1
while( i <= 10) i <- i+4
i <- 1
while(TRUE){
i <- i +4
if (i >10) break
}
i <- 1
rep
用R语言做t分布的极大似然估计 先写出t分布的最大似然函数，再用optim函数求出相应的极大值（或者极小值）即可
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2023-05-23 09:49:12
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# R语言lme4包详解
## 整体流程
为了实现“R语言lme4包详解”，我们需要按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A(安装R) --> B(安装lme4包)
B --> C(加载lme4包)
C --> D(数据预处理)
D --> E(建立模型)
E --> F(拟合模型)
F --> G(模型检验)
G --> H(结果解释)
```
## 具
原创
2023-09-14 14:26:08
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## Python中使用LMe4库进行广义线性混合模型（GLMM）的建模
### 简介
广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model，GLMM）是一种用于建模具有非正态分布的响应变量的统计模型。它将广义线性模型（GLM）与线性混合模型（LMM）相结合，能够同时考虑固定效应和随机效应，适用于具有复杂层级结构的数据分析。
Python作为一种强大的编程语言，提供
原创
2023-10-22 15:01:18
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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
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# 使用R语言中的lme4包绘制混合效应模型图
在生物统计学、社会科学以及许多其他领域中，混合效应模型被广泛应用于分析数据。尤其是在处理具有层次结构的数据时，混合效应模型显示出其独特优势。在R语言中，我们常用lme4包来拟合混合效应模型，并通过各种可视化手段来解释和展示分析结果。本文将介绍如何使用R语言中的lme4包来创建混合效应模型，并通过图形化方法来展示结果。
## 什么是混合效应模型？
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
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2024-06-24 07:11:43
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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
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2024-08-09 11:33:08
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一、引入 极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。它提供了一种给定观测数据来评估模型参数的方法。也就是模型已知，参数未定。
在我们正式讲解极大似然估计之前，我们先简单回顾以下两个概念：概率密度函数(Probability Density function),英文简称pdf似然
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2023-06-29 11:09:04
251阅读
最大似然估计线性回归实例 一、总结 一句话总结： 最大似然估计的意思就是最大可能性估计,其内容为：如果两件事A,B相互独立,那么A和B同时发生的概率满足公式：P(A , B) = P(A) * P(B) 根据最大似然估计P(y) = P(x1,x2 ... xn)= P(x1) * P(x2) ..
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2020-10-28 13:43:00
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2评论
公式显示错误请到：这里 查看。前言本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。MLE VS MAP最大似然函数（MLE）和最大后验概率估计（MAP）是两种完全不同的估计方法，最大似然函数属于频率派统计（认为存在唯一真值 θ），最大后验估计属于贝叶斯统计（认为 θ 是一个随机变量，符合一定的概率分布），这是两种认识方法的差异。模型不变，概率是参数推数据，统
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2024-05-19 07:21:19
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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
例子1：抽球举个通俗的例子：假设一个袋子装有白球与红球，比例未知，现在抽取10次（每次抽完都放回，保证事件独立性），假设抽到了7次白球和3次红球，在此数据样本条件下，可以采用最大似然估计法求解袋子中白球的比例（最大似然估计是一种“模型已定，参数未知”的方法）。当然，这种数据情况下很明显，白球的比例是70%，但如何通过理论的方法得到这个答案呢？一些复杂的条件下，是很难通过直观的方式获
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2023-11-09 00:22:09
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文章目录参考资料1. 最大似然估计1.1 原理1.2 示例2. EM算法2.1 原理2.2 示例 参考资料统计计算中的优化问题1. 最大似然估计1.1 原理统计中许多问题的计算最终都归结为一个最优化问题， 典型代表是最大似然估计(MLE)、各种拟似然估计方法、 非线性回归、惩罚函数方法（如svm、lasso）等。最大似然估计经常需要用最优化算法计算， 最大似然估计问题有自身的特点， 可以直接用一
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2024-08-09 12:59:39
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实验内容1、了解分类和逻辑回归的技术原理，给出满足分类问题的假设函数形式，通过最大似然函数估计推导出新的代价函数 2、针对二分类问题，采用matlab编程，得到分类结果，实验通过程序，分析，加深对逻辑回归分类问题的理解实验原理1、分类问题中，由于y是离散值且y∈{0，1}，则假设函数满足0≤hθ(x)≤1，因此选择：2、对hθ(x)输出作进一步解释，hθ(x)是根据输入x得到的y=1或者(y=0)
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2023-12-31 15:16:16
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文章目录一、白噪声1、白噪声是什么？2、白噪声的性质3、样本自相关函数4、白噪声检验二、随机游走模型1、简单随机游走序列2、R语言3、实例说明1.醉汉回家2.久赌必输 一、白噪声1、白噪声是什么？ 没有相关性最简单的时间序列模型平稳时间序列的典型例子建立各种时间序列模型的基础对于独立白噪声，若服从正态分布，是高斯白噪声2、白噪声的性质纯随机性，各序列值之间没有任何相关关系，即为“没有记忆”的
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2023-07-19 13:13:23
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导语统计学中，我们经常能听到极大似然估计，或者最大似然估计，它是一种参数估计方法。在机器学习中，逻辑回归就是基于极大似然估计来计算的损失函数。那么，如何直观理解极大似然估计？极大似然估计极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE），顾名思义，“极大”意为“最有可能的”，“似然”意为“看起来像的”，“估计”的意思则可以理解为“就是这样的”。所以，极大似然估计的直
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2024-05-27 19:40:14
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最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。 最大似然估计中采样需满足一个
