LOGISTIC REGRESSION CLASSIFIER.pptVIP

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最大似然估计(maximum likelihood estimation) 思想:设事件A发生的概率只可能是0.1或0.01,若在一次试验中A发生了,则自然而然认为A发生的概率是0.1而不是0.01 条件:设x1-xn为随机变量X的样本 x1~xn独立同分布 已知X的概率密度函数 似然函数 Simple Linear Regression 2-5 Parametric estimation Simple Linear Regression 2-6 Parametric estimation 确定量 随机变量 随机变量 Simple Linear Regression 最小二乘法与最大似然估计的区别 关于误差ε的假设 2-7 Parametric estimation Simple Linear Regression 2-8 Prediction. Simple Linear Regression 回归模型效果评估 相关系数 皮尔逊相关系数 其他方法 t检验 F检验 SPSS,SAS等软件分析 2-9 Evaluation of regression model. coef = 0.58 coef = 0.99 Discussion About Linear Regression Problem underfit(欠拟合) Solution LWLR(Locally Weighted Linear Regression)局部加权线性回归 assumption:距离越近的样本点,越可能符合同一个线性模型 每次预测前,选取与待预测样本点距离近的样本点子集(KNN),赋予较高权值 核函数:为W赋值(仅对角元素) 2-10 Problem of underfit. Discussion About Linear Regression 2-11 Problem of underfit k = 1.0 k = 0.01 k = 0.003 underfit overfit Discussion About Linear Regression 2-12 If data size n is less than dimension p... Discussion if p = n This reduces to solving a set of N equations with N unknowns (the elements of β), which has a unique solution as long as the X are linearly independent. if p n or p n but there is multicollinearity among features... most classical approaches to regression analysis cannot be performed without special processing. solution: 缩减技术(shrinkage) Shrinkage techniques 岭回归 lasso 前向逐步回归 PCA ...... Discussion About Linear Regression 2-13 Shrinkage techniques. 多元线性回归 岭回归 在 的基础上增加一个单位矩阵,降低成为奇异矩阵的概率 等同于增加了约束的最小二乘法 Discussion About Linear Regression 2-14 Ridge regression. Lasso 约束条件 相比于岭回归 约束更严格,计算更复杂 前向逐步回归 贪心算法:尽可能减少每一步的误差 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。 用途:寻找重要特征,缩减,模型改进 Discussion About Linear Regression 2-15 Lasso and forward stagewise regression. LOGISTIC REGRESSION AND CLASSIFICATION Logistic regression model. Gradient descent. Logistic regression dependent variable categorical assumption logistic distribution Number of cate

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