李航统计学习方法(第二版):逻辑斯谛回归

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了李航统计学习方法(第二版):逻辑斯谛回归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1 简介

逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。

最大嫡是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。

逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。

2 模型

2.1 逻辑斯谛分布

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2.2 逻辑斯谛回归模型

2.2.1 二项逻辑斯谛回归模型

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 2.2.2 二项逻辑斯谛回归模型变型

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 2.2.3 对数似然函数逻辑斯谛回归模型

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2.3 多项逻辑斯谛回归

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3 学习策略

3.1 对数似然估计

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4 算法

4.1 改进的迭代尺度法

4.2 拟牛顿法

 

以上是关于李航统计学习方法(第二版):逻辑斯谛回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

李航统计学习方法 Chapter6 逻辑斯蒂回归

李航统计学习方法 Chapter6 最大熵模型

统计学习六:1.对数线性模型之逻辑回归

李航统计学习方法(第二版):决策树CART算法

《统计学习方法》--逻辑斯谛回归模型

《统计学习方法》--逻辑斯谛回归模型