我正在python中从头开始尝试逻辑回归。(通过寻找概率估计，成本函数，应用梯度下降来增加最大似然).But我对第一次迭代过程应该采用哪些估计感到困惑。我将所有估计都作为0(包括截距)学习。结果与我们在Scikit-.But中得到的结果不同。我想知道哪些是在Scikit-learn中进行逻辑回归的初始估计？
浏览 0提问于2016-06-29得票数 0
如果极大似然估计( MLE )不能给出Logistic回归中参数的适当闭型解，为什么这种方法会有如此多的讨论呢？为什么不坚持梯度下降来估计参数呢？
浏览 0提问于2022-05-04得票数 2
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所以我一直在尝试使用python运行一个基于梯度的algorathim，但是我没有得到一个收敛的结果。我会把我想要放到代码中的东西拍下来： ? 我的代码如下： #base packages#from sympy import *import matplotlib.pyplot无论如何，我都得不到收敛的结果。有什么想法吗？是
浏览 23提问于2020-10-12得票数 0
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我正在用Python做情感分析方面的研究，目前我对nltk.probability有一些困惑
，Laplace估计作为概率分布的实验，用来产生频率分布。"Laplace估计“是从N个结果和B桶as (c+1)/(N+B)的实验中得到的计数为c的<
浏览 3提问于2015-11-04得票数 0
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在MATLAB中，binofit返回二项概率分布和置信区间成功的最大似然估计。statsmodels.stats.proportion.proportion_confint也返回置信区间，但找不到用于二项概率分布的最大似然估计的函数。在MATLAB中有没有什么函数可以作为binofit函数推荐给python呢？
浏览 4提问于2019-02-07得票数 0
在Logistic回归中，利用MLE建立数学函数来估计模型参数，采用梯度下降等优化技术求解该函数。
有人能提供一个用例子解释这个过程的资源吗？
浏览 0提问于2022-01-09得票数 1
我正在阅读这个帖子，在这里我看到了这句话：“交叉熵是用于二进制分类问题的默认损失函数。”
但是它如何使它成为二进制分类的默认且可能最好的损失函数呢？
浏览 0提问于2019-06-07得票数 7
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我们知道，Softmax通常应用于具有e^{a}\over \sum e^{a}功能的多类标签。
我的问题是，像a^{2} \over \sum a^{2}这样的函数大多也能工作吗？这里是最后一次激活的立场输出。
浏览 0提问于2021-08-05得票数 1
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我想计算给定CDF的的参数µ和lambda。现在我想找出这个数据的逆高斯分布，这样我就可以根据我的分布查找值11的分位数。如何找到µ和lambda的值？
我能想到的唯一解决方案是使用梯度下降来找到最佳的µ和λ，并
浏览 1提问于2012-10-31得票数 5
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Python中的凸优化
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现在，我想用Python3.5 ()实现著名的Dixon-Coles模型。
最基本的问题是，从本文所描述的模型中得到一个具有众多参数结果的似然函数，需要最大化。例如:一个德甲赛季的似然函数将导致37个参数。当然，我做的是相应的负对数似然函数的最小化。我知道这个log函数是严格
浏览 2提问于2016-09-13得票数 0
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在统计学中，“算法”是“模型”的同义词吗？例如，当我拟合一个带有变量的广义线性模型，并为特定目的调整模型参数时，我是否可以报告我“开发了一个算法”，或者这是一个错误的陈述？如果是的话，我所做的最好的描述是什么？开发了模型/安装了模型/建立了模型.？
浏览 7提问于2022-08-24得票数 1
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我正在尝试用负采样在python中实现跳格word2vec。根据我的理解，我应该将的论文中的方程(4)最大化。然后，我将计算单词和上下文单词的每个组合的成本函数，并将它们加起来并打印出整个语料
浏览 0提问于2018-04-10得票数 4
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假设我有一组(x, y)对，其中x是输入示例，y是对应的目标，y是一个值(1 ... k) (k是类的数量)。在计算训练集的可能性时，是否应计算整个训练集(所有例子)，即：我之所以问这个问题，是因为我看到了这些 (第2页)，其中他似乎在计算L_i，这是每个训练示例的可能性。
浏览 1提问于2015-06-04得票数 1
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我做了线性和多元回归，所以我了解什么是概率，成本和梯度下降函数。我不明白最后三个公式是什么意思，它们之间有什么关系。我不希望任何人向我解释，但谁能分享一个简单的解释他们的链接吗？我试过在网上查找，但使用的公式通常与下面的公式不同。很抱歉张贴了这样的图片，但我不知道如何格式化公式。
浏览 0提问于2019-01-16得票数 3
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我使用python的statsmodel包来进行线性回归。在R^2、p等的输出中也存在“对数似然”.在文档中，这被描述为“拟合模型的似然函数的值”。我看了一下源代码，并不真正理解它在做什么。阅读更多关于似然函数，我仍然有非常模糊的想法，这个‘对数-似然’值可能意味着什么，或被
浏览 1提问于2014-10-23得票数 2
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我很难理解GMMs背后的数学。初始化每个k‘s分量的随机参数使用此责任值更新参数\mu_k, \sigma_k, \pi_k
我的问题
浏览 0提问于2023-04-22得票数 2
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尾部单调下降密度的PDF估计
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详细问题
我估计一个模拟的最大似然模型，它要求我在某个(观测)值x上数值计算一些随机变量的概率分布函数(它的概率不能解析)，目的是使这些密度的对数似然最大，这就要求它们不存在伪局部最大值。由于没有解析似然函数，我从已知的分布函数中提取随机分量，数值模拟了随机变量，并对其进行了非线性变换。我将模
浏览 7提问于2022-03-02得票数 1
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