我们知道在二维坐标中，已知两点就可以确定一个线性方程，如果有n个数据点(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)，那么就会有n个线性方程，我们使用最小二乘法从这n个方程中拟合出一个最佳的线性方程，也就是求出方程的参数a，b设某个已知的一元线性方程的表达式为：y=a+bx有一组权重相等的测量
分类：
其他好文 时间：
2016-02-29 00:27:37
阅读次数：
225
我们知道，混合线性模型是一般线性模型的扩展，而广义线性模型在混合线性模型的基础上又做了进一步扩展，使得线性模型的使用范围更加广阔。每一次的扩展，实际上都是模型适用范围的扩展，一般线性模型要求观测值之间相互独立、残差(因变量)服从正态分布、残差(因变量)方差齐性，而混合线性模型取消了观测值之间相互独立
分类：
其他好文 时间：
2016-01-31 17:17:30
阅读次数：
616
混合线性模型也称为多水平线性模型或层次结构线性模型，前面介绍的线性模型，无论是方差分析模型还是线性回归模型，都有三个前提条件：1.正态性、2.独立性、3.方差齐性，但是实际生活中，有时并不能完全满足三个条件，特别是独立性和方差齐性，如果此时仍勉强使用这些一般线性模型，会得出错误结论。混合线性模型对一...
分类：
其他好文 时间：
2016-01-15 17:44:43
阅读次数：
170
前面介绍了简单线性回归模型，接下来讲多重线性回归模型。简单线性回归是针对一个因变量和一个自变量之间的线性回归关系，而多重线性回归是指一个因变量和多个自变量之间的线性回归关系。相对于简单线性回归，多重线性回归更具有实际意义，因为在实际生活中，多因素相互作用非常普遍，同时对因变量造成影响的往往不止一个自...
分类：
其他好文 时间：
2016-01-01 21:05:49
阅读次数：
1320
第二章：User Guide Supervised learning1 一般的线性模型下面的一些方法是用来处理输入变量和目标值之间具有线性关系的回归问题。以数学上的观念来看，如果是预测值，那么在这个公式中，我们抽象出向量作为coef_，而作为intercept_如果想使用一般的线性模型来处理分类问题...
分类：
其他好文 时间：
2015-12-10 21:55:15
阅读次数：
198
# 婚外情数据集data(Affairs, package = "AER")summary(Affairs)table(Affairs$affairs)# 用二值变量，是或否Affairs$ynaffair[Affairs$affairs > 0] |z|) (Intercept) 1....
分类：
编程语言 时间：
2015-12-04 17:54:58
阅读次数：
471
对于常规线性模型来说，其精确的模型可定义如下： 其中，模型中的第一部分描述了通过待预测值随自变量的变化趋势，而第二部分描述了线性模型不能建模的误差项。 最小二乘方法采用损失代价和最小来获得线性模型的参数。在此，我们通过假设误差项的概率分布，并用最大似然估计的方法寻求模型参数Θ。 在此，我们假设误差项...
分类：
其他好文 时间：
2015-11-18 16:00:10
阅读次数：
138
发现模式 线性模型和神经网络原理和目标基本上是一致的，区别体现在于求导环节。如果对线性模型熟悉，神经网络就会很好理解，模型实际上都是一个从输入到输出的函数，我们希望用这些模型发现数据中的模式，发现数据中存在的函数依赖，当然前提是数据中本身就存在这样的函数依赖。数据集有很多种类型，可能是有结构的，比....
分类：
其他好文 时间：
2015-11-10 12:22:38
阅读次数：
214
1、什么是指数分布族1.1 基本描述 指数型分布是一类重要的分布族，在统计推断中，指数型分布族占有重要的地位，在各领域应用广泛。许多的统计分布都是指数型分布，彼此之间具有一定的共性，在研究其统计性质与分布特征时，利用指数型分布族的特征，可以将这一族分布的特征分别表示出。在广义线性模型的统计推断...
分类：
其他好文 时间：
2015-11-08 20:36:25
阅读次数：
566
线性回归、线性分类、逻辑回归——线性模型线性回归和逻辑回归：https://www.evernote.com/shard/s146/sh/bf0d0a08-d5c5-4dc9-b70f-fa6374b9ceae/14e34bc9e8e518b1a5cc17fc585d75fc线性分类模型：http:...
分类：
其他好文 时间：
2015-11-06 00:06:23
阅读次数：
185
