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,而二项分布的极限形式就是泊松分布(P很小,n很大),也是非常重要的一种离 散型概率分布,现实世界中许多偶然现象都可以用泊松分布来描述. 泊松分布认为:如果某些现象的发生概率p很小,而样本例数n又很大,则二项分布

在对数线性模型中,我们假设单元格频数分布为多项式分布,但是还有一类分类变量分布也是经常用到的,就是Poisson分布. Poisson分布是某件事发生次数的概率分布,用于描述单位时间.单位面积.单位空间内某件事发生的次数规律,在对数线性模型中 ,如果单元格频数分布服从Poisson分布,那么拟合的模型就是Poisson对数线性模型,由于其结构和回归模型类似,因此也可以称 为Poisson回归模型. 由于Poisson回归模型也属于对数线性模型的一种,因此也包含在对数线性模型的过程中 例,希望分析

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要应用进入,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是. logistic回归用来分类0/1问题,也就是预测结果属于0或者1的二值分类问题.这里假设了二值满足伯努利分布,也就是 当然假设它满

参考: http://www.itongji.cn/article/12112cH013.html http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 https://class.coursera.org/ml-006/lecture/58(一定要看!) 简要认识一下Logistic函数(sigmoid曲线):(from wiki) Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数,它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或18

部分引用: http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 http://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/45563747 Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法 一.原理部分 什么是逻辑回归? Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于它们的因变量不同,其他的基本都差不多.正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(ge

原文:逻辑回归原理介绍及Matlab实现 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 一.逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏. Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类

我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与

1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT 地址和xgboost导读和实战 地址,希望对xgboost原理进行深入理解. 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt.了解gbdt可以看我这篇文章 地址,gbdt无论在理论推导还是在应用场景实践都是相当完美的,但有一个问题:第n颗树训练时,需要用到第n-1颗树的(近似)残差.从这个角度来看,gbdt比较难以实现分布式(ps:虽然难,依然是可以的,换个角度思

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2

XGBoost参数 转自http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46711047 在运行XGboost之前,必须设置三种类型成熟:general parameters,booster parameters和task parameters: General parameters:参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster,常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model). Booster pa

前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识,打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长.不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识,见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning.内容其实很短,每小节就那么几分钟,且讲得非常棒. 教程中的一些术语: Model repr

由于在工作中应用到xgboost做特征训练预测,因此需要深入理解xgboost训练过程中的参数的意思和影响. 通过search,https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/中有很详细的解释. 结合自身调参的运用,主要记录内容如下: 1.简介xgboost 2.参数理解 3.参数调优 xgboost参数 xgboost的参数可以分为三种类

对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路. 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可

本文纯转载: 主要是想系统的跟tornadomeet的顺序走一遍deeplearning; 前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识,打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长.不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识,见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的

0 - 背景 R-CNN中检测步骤分成很多步骤,fast-RCNN便基于此进行改进,将region proposals的特征提取融合成共享卷积层问题,但是,fast-RCNN仍然采用了selective search来进行region proposals的预测,者称为性能的瓶颈(selective search不能在GPU上运行,还没搞懂为何?).因此faster-RCNN提出采用RPN网络来生成region proposals,且RPN和ROI Pooling之前的特征提取共享特征提取卷积层来

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

Motivation 实现快速和准确地抽取出视频中的语义片段 Proposed Method -提出了TURN模型预测proposal并用temporal coordinate regression来校正proposal的边界 -通过复用unit feature来实现快速计算 主要步骤如下: Video Unit Processing: 将输入的视频平均分为多个video units,每一个unit包含16帧,源码给的feature是30fps的帧率.将每一个unit送入visual encod

出处http://blog.csdn.net/a819825294 1.序 距离上一次编辑将近10个月,幸得爱可可老师(微博)推荐,访问量陡增.最近毕业论文与xgboost相关,于是重新写一下这篇文章. 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT.论文.一些网络资源,希望对xgboost原理进行深入理解.(笔者在最后的参考文献中会给出地址) 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt,两者都是boosting方法