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【机器学习】知否?知否?广义线性模型

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yuquanle
发布2019-11-14 17:04:48
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发布2019-11-14 17:04:48
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文章被收录于专栏:AI小白入门AI小白入门

本文介绍了广义线性模型,其中线性回归、logistic回归,softmax回归同属于广义线性模型。从指数分布家族推导出高斯分布、伯努利分布对应的指数分布家族形式,以最大化期望为目标推导出线性回归、logistic回归,softmax回归的目标函数,进一步强调模型的概率解释性。

作者 | 文杰

编辑 | yuquanle

广义线性模型

从线性回归,logistic回归,softmax回归,最大熵的概率解释来看,我们会发现线性回归是基于高斯分布+最大似然估计的结果,logistic回归是伯努利分布+对数最大似然估计的结果,softmax回归是多项分布+对数最大似然估计的结果,最大熵是基于期望+对数似然估计的结果。前三者可以从广义线性模型角度来看。

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原始发表:2019-11-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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