**
最大似然估計：現在已經拿到了很多個樣本（你的資料集中所有因變數），這些樣本值已經實現，最大似然估計就是去找到那個（組）引數估計值，使得前面已經實現的樣本值發生概率最大。因為你手頭上的樣本已經實現了，其發生概率最大才符合邏輯。這時是求樣本所有觀測的聯合概率最大化，是個連乘積，只要取對數，就變成了線性加總。此時通過對引數求導數，並令一階導數為零，就可以通過解方程（組），得到最大似然估計值。
最小二乘：找到乙個（組）估計值，使得實際值與估計值的距離最小。本來用兩者差的絕對值彙總並使之最小是最理想的，但絕對值在數學上求最小值比較麻煩，因而替代做法是，找乙個（組）估計值，使得實際值與估計值之差的平方加總之後的值最小，稱為最小二乘。「二乘」的英文為least square，其實英文的字面意思是「平方最小」。這時，將這個差的平方的和式對引數求導數，並取一階導數為零，就是olse
邏輯回歸原理
而在最大熵原理的指導下，我們知道了那條曲線應該是乙個什麼樣子的。首先，回顧我們之前推導出的最大熵模型為 ex p i 1nw ifi x,y ye xp i 1n wifi x,y 在二分類的邏輯回歸模型中，y的取值假定有兩種 y0 y1 那麼對應到特徵函式 fi x,y 上，我們可以設定 f x,...
邏輯回歸原理
看了很多遍邏輯回歸的原理，但是發現自己還是不能完整的講清楚它的原理，所以在這裡寫一篇部落格來理清楚自己的思路。水平有限，如有錯誤還請指正。邏輯回歸是利用回歸類似的方法來解決分類問題。假設有乙個二分類問題，輸出y sigmoid函式的影象 sigmoid函式中的z就是線性函式的z，因為g z 最後輸出...
邏輯回歸原理
目錄邏輯回歸 logistic regression 是分類方法。可以處理二元分類和多元分類。邏輯斯諦分布的密度函式 f x 和分布函式 f x 如圖。分布函式以點 left mu frac right 中心對稱。二元邏輯回歸模型是如下條件概率分布 p y 1 x frac tag p y 0 x ...