西瓜书学习笔记-第3章：线性模型

导图一览

用R做线性回归与线性判别分析

困惑：

我其实不大懂如何编程实现对率回归/线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0α上的结论。应该不是通过现成的R包来做，可能要根据原理来进行做。

如果已知测试数据集的话，难道是根据别的数据进行建模？不对呀，用西瓜数据集3.0α使用留出发进行建模？

灿强师弟会发给我他的python代码，学习后再看看是怎么样的？

西瓜数据3.0α：

1代表是好瓜，0代表不是好瓜。

glm() 函数

logistic Regression

经典的LR模型只能做二分类，但有一些从LR中衍生出来的方法也可以解决多分类问题，具体如下：

1.普通二分类 logistic 回归：用系统的 glm

2.因变量多分类 logistic 回归

a.有序分类因变量：用 MASS 包里的 polr

b.无序分类因变量：用 nnet 包里的 multinom

3.条件logistic回归：用 survival 包里的 clogit

MASS 包中的 lda() 函数

软件自带例子：

最近发现机器学习前面的基础知识学来还是挺有用的，至少能看出Jimmy师兄星期天发的文章里有一个评估指标公式写错了，嘿嘿。由于前面三章我也是看得比较粗略，这章的作业还没做，编程题完全木有思路。等着师弟发给我答案呢~后面，根据师弟的指点后面就是学习各个算法，了解各种算法，何时适用，如何评价它们的好坏。（是什么？怎么用？何时用？优缺点？）

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