Poisson回归模型也是用来分析列联表和分类数据的一种方法，它实际上也是对数线性模型的一种，不同点是对数线性模型假定频数 分布为多项式分布，而泊松回归模型假定频数分布为泊松分布。 首先我们来认识一下泊松分布： 一、泊松分布的概念和实际意义： 我们知道二项分布是离散型概率分布中最重要的一种，而二项分 ...
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2016-04-15 00:35:05
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对于分类数据的分析，最简单也是最广泛使用的是卡方检验，但卡方检验在处理分类数据时，有两个局限： 1.卡方检验只能简单描述变量间的相关关系，而无法分析出具体的因果关系或变量间相互作用（效应）大小2.卡方检验通常用于2*2列联表，而对于高维列联表，则无法系统的评价变量间的关系，而对数线性模型则是分析高维 ...
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2016-04-13 14:34:19
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提纲： 1.线性模型的基本形式 线性模型是一种形式简单，易于建模，且可解释性很强的模型，它通过一个属性的线性组合来进行预测，其基本的形式为： 式（1） 转换成向量形式之后写成： 式（2） 为什么说其解释性很强呢，是因为模型的权值向量十分直观地表达了样本中每一个属性在预测中的重要度，打个比方，要预测今 ...
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2016-04-12 20:52:17
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第11章 条件随机场
条件随机场(conditional random field, CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linear chain)条件随机场在标注问题的应用，这时问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是...
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2016-03-30 13:14:33
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第6章 逻辑回归与最大熵模型
逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡是概率模型学习的一个准则将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximum entropy model)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。
6.1 逻辑回归模型
定义6.1(逻辑分布)：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指
X具有下列分布函数和密度函...
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2016-03-30 13:13:41
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在场景中使用雾不但可以提高真实感，特定的情况下还能优化性能。具体是指当物体离摄像机足够远时，雾就足够浓，此时只能看到雾而看不到物体，也就不必对物体着色进行详细计算，这样可以大大提高渲染效率。 雾有很多数学模型 线性模型： 非线性计算公式：
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2016-03-19 11:24:34
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区别：瀑布模型是线性模型，每一阶段必须完成规定的文档，适用于需求明确稳定的中小型软件开发。 快速原型模型的用户介入过早，通过迭代完善客户需求，原型废弃不用，适用于需求模糊的小型软件开发。 增量模型的每次迭代完成一个增量，可用于OO开发，适用于容易分块的大型软件开发。 螺旋模型是典型迭代模型，重视风险
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2016-03-06 15:56:46
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二. 最小二乘法 我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？ 监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机 等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称
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2016-03-03 13:02:36
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