Machine Learning—Generalized Linear Models广义线性模型

ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKS We recently interviewed Reza Zadeh (@Reza_Zadeh). Reza is a Consulting Professor in the Institute for Computational and Mathematical Engineering at Stanford University and a

Ordinary Least Squares  普通最小二乘法        当达到最小值的时候,就达到最佳拟合直线 求关于系数w 最小二次方程的最小值,可以利用求对w偏导数 同上面等价的另外一种形式的表示: 也可以简化成 推导过程: Ridge Regression 岭回归 由于上式在多重共线性, 会变成0,就会产生问题 通过变换成下面的式子,可以消除这个问题 k为岭参数, 当k为0,得到最小二乘解,当岭参数趋向更大时,岭回归系数估计趋向于0 知识点: 多重共线性 回归模型中的变量存在高度相关

分类和逻辑回归(Classification and logistic regression) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html 广义线性模型(Generalized Linear Models) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5769326.html 生成学习算法(Generative Learning algorithms) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5771

从Ⅱ到Ⅳ都在讲的是线性回归,其中第Ⅱ章讲得是简单线性回归(simple linear regression, SLR)(单变量),第Ⅲ章讲的是线代基础,第Ⅳ章讲的是多元回归(大于一个自变量). 本文的目的主要是对Ⅱ章中出现的一些算法进行实现,适合的人群为已经看完本章节Stanford课程的学者.本人只是一名初学者,尽可能以白话的方式来说明问题.不足之处,还请指正. 在开始讨论具体步骤之前,首先给出简要的思维路线: 1.拥有一个点集,为了得到一条最佳拟合的直线: 2.通过"最小二乘法"来

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 如果一个分布可以用上面形式在表示,那么这个分布就属于指数分布族,首先来定义一下上面形式的符号: η:分布的自然参数(n

作者:桂. 时间:2017-05-22  15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 主要记录python工具包:sci-kit learn的基本用法. 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘 通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43115525 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 单变量线性回归Linear regression with one variable 模型表示Model representation 例子: 这是Regression Problem(one of supervised learning)并且是Univariate linear regressi

Machine Learning:Linear Regression With Multiple Variables 接着上次预测房子售价的例子,引出多变量的线性回归. 在这里我们用向量的表示方法使表达式更加简洁. 变量梯度下降跟单变量一样需同步更新所有的theta值. 进行feature scaling的原因是为了使gradient descent算法收敛速度加快.如下图所示,左图theta2与theta1的量级相差太大,这样导致Cost Function的等高图为一个细高的椭圆形状,可以看到

Machine Learning:Linear Regression With One Variable 机器学习可以应用于计算机视觉,自然语言处理,数据挖掘等领域,可以分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning),强化学习(Reinforcement Learning)等. 首先我们从一个简单的监督学习入手:假如给我们一组训练集(在这里就是Size和Price),我们如何才能建立一个可以预测房价的模型呢? 这里(x,y)称为一