邏輯回歸分類
1，概念
2，演算法流程
3，多分類邏輯回歸
4，邏輯回歸總結
優點：1）**結果是界於0和1之間的概率；
2）可以適用於連續性和類別性自變數；
3）容易使用和解釋；
缺點：1）對模型中自變數多重共線性較為敏感，例如兩個高度相關自變數同時放入模型，可能導致較弱的乙個自變數回歸符號不符合預期，符號被扭轉。需要利用因子分析或者變數聚類分析等手段來選擇代表性的自變數，以減少候選變數之間的相關性；
2）**結果呈「s」型，因此從log(odds)向概率轉化的過程是非線性的，在兩端隨著log(odds)值的變化，概率變化很小，邊際值太小，slope太小，而中間概率的變化很大，很敏感。 導致很多區間的變數變化對目標概率的影響沒有區分度，無法確定閥值。
《統計學習方法》筆記 回歸
線性回歸簡潔的說就是將輸入項分別乘以一些常量，再將結果加起來，得到輸出。求解回歸係數 選擇使得平方誤差最小的w 回歸係數 平方誤差可以寫作 i 1m yi x tiw 2 用矩陣表示還可以寫做 y xw t y xw 如果對w求導，得到xt y x w 令其等於0，解出w如下 w xt x 1 xt...
統計學習方法c 實現之五 邏輯斯蒂回歸
邏輯回歸是一種分類模型，一般是二分類，書中給出了邏輯斯蒂分布的概率分布函式和影象，在機器學習中，我們需要得到的是條件概率分布，以二分類為例 p y 1 x frac p y 0 x 1 p y 1 x 當然一般形式是採用sigmoid函式那種形式 p y 1 x frac 兩種形式是相等的，這裡的w...
統計學習方法 統計學習的分類
首先簡單介紹一下統計學習 統計學習是關於計算機基於資料構建概率統計模型並運用模型對資料進行 和分析的一門學科。其可以理解為計算機系統通過運用資料及統計方法提高系統效能的機器學習。現在我們談論的機器學習，往往就是統計機器學習。下面進入正文 概率模型和非概率模型的本質區別就是其內在結構是否可以表示成聯合...