对数线性模型之一(逻辑回归), 广义线性模型学习总结
【摘要】
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归...
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程。下一篇将是对最大熵模型的学习总结。本篇介绍的大纲如下：
1、逻辑斯蒂分布，logit转换
2、在二分类问题中，为什么弃用传统的线性回归模型，改用逻辑斯蒂回归？
3、逻辑回归模型的求解过程？
4、实际应用逻辑回归时数据预处理的经验总结。但经验有限，如果有哪位网友这块经验丰富，忘指教，先谢过
5、为什么我们在实际中，经典线性模型的优化目标函数是最小二乘，而逻辑回归则是似然函数
6、从最根本的广义线性模型角度，导出经典线性模型以及逻辑回归
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/40650445
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