回归分析——logic回归

参考资料 [1]    http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/27228279 [2]    讲讲共线性问题 http://www.jianshu.com/p/ef1b27b8aee0?from=timeline [3]    最小二乘法的矩阵形式推导 http://blog.csdn.net/monsterhoho/article/details/46753673 [4]    Spark MLlib 机器学习实践 1.共线性及

理论上,回归分析是在目标变量为连续型数据的情况下建模的,它不能处理目标变量为分类型数据的情况. 而logic回归分析的思路是把分类变量(“是否开通VIP”)转化为连续变量(“开通VIP的概率”),进而使用回归分析的方法间接地研究分类分析的问题. 一.原理 假设vip变量为分类变量,其取值只有0和1,这是分类型变量,无法通过回归分析建模. 但是,vip取值为1的概率却是一个连续型变量(prob.vip),可以使用回归分析为prob.vip建模: prob.vip=k1*x1+k2*x2+k3*x3

1.定义: 利用已有样本,产自拟合方程,从而对(未知数据)进行预测. 2.用途: 预测,合理性判断. 3.分类: 线性回归分析:一元线性回归,多元线性回归,广义线性(将非线性转化为线性回归,logic回归) 非线性回归分析 4.困难: 变量选取,多重共线性,观察拟合方程,避免过度拟合 5.关系: 函数关系:确定性关系,y=a*x+b 相关关系:非确定性关系 相关系数:正数为正相关(同增同长),负数为负相关(同增同减) 6.一元线性回归模型: 1) 若X与Y间存在着较强的相关关系,则我们有Y≍a+

使用若干自变量并建立公式,以预测目标变量 目标变量是连续型的,则称其为回归分析 (1)一元线性回归分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型误差的平方和最小,求参数k和b,称为最小二乘法 k=cov(x,y)/cov(x,x) b=mean(y)-k*mean(x) 估计参数b,k的取值范围 p元模型 p是自变量数,n是样本数 [ki-sd(ki)ta/2(n-p-1),ki+sd(ki)ta/2(n-p-1)] k0表示回归模型的b;  

岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合实际,更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法. 回归分析:他是确立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法.运用十分广泛,回归分析按照设计量的多少,分为一元回归和多元回归分析,按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析,按照自变量和因变量的多少类型可分为线性回归

1.算法原理 1.分类和回归 分类模型和回归模型本质一样,分类模型是将回归模型的输出离散化. 一般来说,回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析.回归是对真实值的一种逼近预测. 分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗.分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有一个,错误的就是错误的,不会有相近的概念. 简言之: 定量输出称为回归

函数关系 两个变量x和y,当变量x取某个值,y依赖于x确定的关系取相应的确切地值,则称y是x的函数,记为y =f(x).其中x为自变量,y为因变量. 如:某商品销售与销量的关系y=px 相关关系 当一个或几个关联变量取一定值,与之对应的另一变量的值虽不确定,但仍按照某种规律在一定范围内变化.现象之间存在客观的不严格的数量依存关系. (1).变量间的关系不能用函数精确表达 (2).当变量x取某数值时,变量y取值在一定范围内可能有好几个. 如:商品的销量(y)与物价的关系(x),居民消费(y)与收入

数据挖掘简介 一.什么是数据挖掘 虽然有些数据挖掘技术非常新颖,但是数据挖掘本身并非一项新的技术:自从第一台计算机发明以来,人们就一直在计算机上分析数据,而且在此之前的数个世纪里,人们一直在没有计算机的情况下分析数据.多年来,数据挖掘有许多不同的名称,诸如知识发现.商业智能.预测建模及预测分析等等. 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法来搜索隐藏于其中信息的过程. 数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计.在线分析处理.情报检索.机器学习.专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实

正则化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作?1-norm和?2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w||1即为L1正则化项. 下图是Python中Ri