本节将一下逻辑回归和R语言实现,逻辑回归(LR,LogisticRegression)其实属于广义回归模型,根据因变量的类型和服从的分布可以分为,普通多元线性回归模型,和逻辑回归,逻辑回归是指因变量是离散并且取值范围为{0,1}两类,如果离散变量取值是多项即变为 multi-class classification,所以LR模型是一个二分类模型,可以用来做CTR预测等。那么我们现在来引出逻辑回归如何做二分类问题。...
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2015-04-15 19:38:05
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线性回归数据来自于国泰安数据服务中心的经济研究数据库。网址:http://www.gtarsc.com/p/sq/。数据名称为:全国各地区能源消耗量与产量,该数据的年度标识为2006年,地区包括我国30个省,直辖市,自治区(西藏地区无数据)。1.1 数据预处理数据预处理包括的内容非常广泛,包括数据清...
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2015-03-18 17:35:44
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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,...
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2015-01-25 15:02:58
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理论和公式请看网易公开课中Andrew Ng的机器学习,或者coursera中Andrew Ng的机器学习对于多元线性回归要拟合最好的直线,要使得误差平方和最小,课本上的方法都是求偏导,并使其为0,然后求解线性方程组。但是还有很多其他方法可以达到上述效果,Andrew在大样本和小样本的情况下给出了两...
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2015-01-06 19:59:23
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回归是统计学中最有力的工具之一。回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目标值,回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。预测的方法当然十分简单,回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。说到回归,常常指的也就是线性回归,因此本文阐述的就是多元线性回归方程的求解和应用,通过Python实现。...
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2014-12-23 14:02:03
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回归1)多元线性回归(1)模型建立多元线性回归讨论的的是变量y与非随机变量x1……xm之间的关系,假设他们具有线性关系,于是有模型:y=b0+b1x1+……+bmxm+e这里的e~N(0,a2),b0,……,bn,a2都是未知数。上式矩阵表达式为:y=xb+e对于一组样本(x00……x0m,y0)……(xn0..
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2014-11-10 01:19:31
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学习Andrew N.g的机器学习课程之后的简单实现.课程地址:https://class.coursera.org/ml-007不大会编辑公式,所以略去具体的推导,有疑惑的同学去看看Andrew 的课程吧,顺带一句,Andrew的课程实在是很赞。如果还有疑问,feel free to contac...
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2014-10-30 13:08:29
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当影响Y值的因素不唯一时,我们可以使用多元线性回归模型:...
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2014-09-02 01:35:34
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回归(Regression)分析包括线性回归(Linear Regression),这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)。其中,在数据化运营中更多的使用逻辑斯蒂回归,它包括响应预测、分类划分等内容。 多元线性回归主要描述一个因变量如何随着一批自变量的变化....
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2014-08-04 23:58:10
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