精华内容
下载资源
问答
  • NA样本下一类半参数回归模型的强相合性,张燕,赵选民,考虑固定设计下一类半参数回归模型 ,且随机误差 为NA序列且。利用最小二乘估计非参数函数的权函数估计的方法,给出了参数的估�
  • 分类模型和回归模型

    千次阅读 2018-07-30 15:44:03
    分类: 概念:对于分类问题,监督学习从数据中学习一个分类模型或者分类决策函数,称为分类器。分类器对新的输入预测其属于哪一类别,称为分类...概念:回归用于预测输入变量输出变量之间的关系,特别是当输入变...

    分类:

    概念:对于分类问题,监督学习从数据中学习一个分类模型或者分类决策函数,称为分类器。分类器对新的输入预测其属于哪一类别,称为分类。
    优化过程:找到最优决策面
    输出:离散值,如0/1,yes/no
    评价指标:一般是精确率,即给定测试数据集,分类器能正确分类的样本数占总样本数的比。
    模型损失函数:交叉熵损失函数

    回归:

    概念:回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值也会跟着变化。回归模型正是表示输入变量到输出变量之间的映射函数,回归问题的学习等价于函数拟合。
    优化过程:使得学习到的函数曲线跟真实曲线拟合的最好
    输出:连续值,如房子的售价,天气温度
    评价指标:根据回归任务的不同而不同,对于图像复原问题,评价指标有SSIM/PSNR等
    模型损失函数:常用的是均方误差,即预测输出和标签的

    因此,分析分类模型和回归模型的不同,可以从其输出类型、优化过程、损失函数、评价指标等方面着手进行对比。

    参考链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/91d58bcfce164005aa092cb73ccf12bd?orderByHotValue=1&page=1&onlyReference=false

    https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50982720

    展开全文
  • 该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模型函数型非参数...
  • 我们主要介绍四种不同线性分类模型:logistic 回归、softmax 回归、感知器支持向量机,这些模型区别主要在于使用了不同的损失函数。 线性模型(Linear Model)是机器学习中应用最广泛的模型,指通过样本特征的...

             我们主要介绍四种不同线性分类模型:logistic 回归、softmax 回归、感知器和支持向量机,这些模型区别主要在于使用了不同的损失函数。

           线性模型(Linear Model)是机器学习中应用最广泛的模型,指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个d 维样本[x_{1}, · · · , x_{d}]T,其线性组合函数为

                                                           

            在分类问题中,由于输出目标y 是一些离散的标签,而f(x,w) 的值域为实数,因此无法直接用f(x,w) 来进行预测,需要引入一个非线性的 决策函数(decision function) g(·)  来预测输出目标 

                                                                                  

     其中 f(x,w)  也称为 判 别 函 数(discriminant function)。

             对于两类分类问题,g ( · ) 可以是符号函数(sign function)

                                                      

    当 f (x , w) = 0 时不进行预测。 

                                                 

                                        

     线性判别函数和决策边界

               从     可知,一个线性分类模型(Linear Classification Model)或线性分类器(Linear Classifier),是由一个(或多个)线性的判别函数 f(x,w) = w^{T}x+b 和非线性的决策函数g ( · ) 组成。

      (一) 两类分类

                  两类分类(Binary Classification)的类别标签y 只有两种取值,通常可以设为 {+1  ,−1 } 或 { 0,1 } 。

                  在两个分类中,我们只需要一个线性判别函数f(x,w) = wTx +b。特征空间Rd 中所有满足f(x,w) = 0 的点组成用一个分割超平面(hyperplane),称为决策边界(decision boundary)或决策平面(decision surface)。决策边界将特征空间一分为二,划分成两个区域,每个区域对应一个类别。

               注:超平面就是三维空间中的平面在更高维空间的推广。d维空间中的超平面是d − 1 维的。在二维空间中,决策边界为一个直线;在三维空间中,决策边界为一个平面;在高维空间中,决策边界为一个超平面

              所谓“线性分类模型”就是指其决策边界是线性超平面。在特征空间中,决策平面与权重向量w正交。特征空间中每个样本点到决策平面的有向距离(signed distance)为

                                                                  

                                           

    \gamma  也可以看作是点x 在w方向上的投影 。

          给出了一个两维数据的线性决策边界示例,其中样本特征向量 x = [ x1, x2 ],权重向量 w = [ w1,w2 ] 。

                                                     

     

     

     为了学习参数 w,我们需要定义合适的损失函数以及优化方法。对于两类分类问题,最直接的损失函数为0-1 损失函数,即

                                                                  

     其中 I ( · ) 为指示函数。但 0-1 损失函数的数学性质不好,其关于 w 的导数为 0,从而导致无法优化 w 。

                 

    (二)  多分类

                 多类分类(Multi-class Classification)问题是指分类的类别数 C 大于 2:

                   

                       

        Logistic 回归

       Logistic 回归(Logistic Regression,LR)是一种常用的处理两类分类问题的线性模型。

                                 

    logistics 函数:

              

                  

                               

                                   

     

      参 数 学 习

        Logistic 回归采用交叉熵作为损失函数,并使用梯度下降法来对参数进行优化。 

                         

                        

                              

                                  

     

                                  

    注:

                      

                        

                                    

                             

      梯度下降法:

                                 

                      

                      

    展开全文
  • Logistic回归模型和判别分析方法都可以达到对样本分类的目的,比较和分析这2种方法的差异以及其各自的特点,可以为更好的应用提供参考。从类别表现、样本情况、归类函数、归类原则、预测功效等5个方面对Logistic回归...
  • 从逻辑回归模型可以得到,支持向量机(SVM)模型,下面是一些普遍使用的准则:n为特征数,m为训练样本数。1、如果相较于m而言,n要大许多,即训练集数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型,我们选用逻辑回归...

    从逻辑回归模型可以得到,支持向量机(SVM)模型,下面是一些普遍使用的准则:

    n为特征数,m为训练样本数。

    1、如果相较于m而言,n要大许多,即训练集数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型,我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机

    2、如果n比较小,而且m大小中等,例如n在1-1000之间,而m在10-100000之间,使用高斯核函数的支持向量机。

    3、如果n比较小,而m较大,例如n在1-1000之间,而m大于50000,则使用支持向量会非常慢,解决方案是增加更多的特征,然后使用逻辑回归或不带核函数的支持向量机。

    展开全文
  • 面板数据模型有三种形式:混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型;对于混合估计模型,如果从时间上看,不同个体之间不存在显著性差异;从截面上看,不同截面之间也不存在显著性差异,可以直接把面板数据混合在...

    面板回归模型有三种形式:混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型;

    • 无个体影响的不变系数模型(混合估计模型):如果从时间上看,不同个体之间不存在显著性差异;从截面上看,不同截面之间也不存在显著性差异,可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法估计参数。
    • 变截距模型(固定效应模型):如果对于不同的截面或不同的时间序列,模型的截距不同,则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数;该模型刻画了不同个体的特殊影响,而且这个影响不随样本变化。
    • 变系数模型(随机效应模型):如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应,并且这两个随机误差项都服从正态分布,则固定效应模型就变成了随机效应模型。该模型刻画了不同个体的特殊影响,但这个影响会随样本变化。

    三种面板模型的差异在于:

    • 混合估计模型认为各个截面回归方程估计结果在截距项和斜率项上是一样的;
    • 随机效应模型和固定效应模型则认为回归方程估计结果在截距项和斜率项上是不一样的,所以可以选择变截距模型,也可以选择变系数模型;
    • 随机效应和固定效应模型的区别在于,随机效应模型认为误差项和解释变量不相关,而固定效应模型认为误差项和解释变量是相关的。

    计量经济学中用于选择面板数据模型的方法有F检验、LM检验、Hausman检验和chow邹至庄检验;

    • 其中F检验用于判断固定效应模型是否优于混合估计模型,拒绝原假设即选择固定效应模型;
    • LM检验用于判断随机效应模型是否优于混合估计模型,拒绝原假设即判定使用随机效应;
    • Hausman检验用于判断固定效应模型是否优于随机效应模型,拒绝原假设即选择固定效应模型;也可以判断个体之间的差异,零假设为个体效应和解释变量不相关,固定效应和随机效应都是一致的,但是随机效应更有效;
    • chow邹至庄检验零假设为固定效应模型和混合回归模型无差别,也可用于随机效应模型和混合效应模型的检验。

    #祈求上帝带领我完成论文,顺利毕业

    #感恩,毕业啦,天父垂听我们的祈求

    面板回归模型的建模步骤:

    • 首先整理面板数据,确定解释变量和因变量;
    • 为了避免出现伪回归,ADF单位根检验数据平稳性;
    • 协整检验确定变量间存在长期稳定的均衡关系,方程回归残差平稳;
    • 面板模型的建立(三种模型)与选择(F检验、LM检验、Hausman检验)
    • 判断是否存在个体或时间上存在效应(即individual effect and time effect),即检验个体间和不同时间之间是否有差异,可用Hausman检验(反映个体间差异,一个回归模型是否足够,拒绝原假设即选择建立two-way双向模型)或chow邹至庄检验(检验不同的时间是否有差异,拒绝原假设即选择time时间效应,给出不同时间对于因变量影响程度);
    • 检验数据中是否存在序列相关,采用Wooldridge检验或Breusch-Godfrey检验,拒绝原假设即表明存在序列相关(因为经济变量常常存在滞后效应),序列自相关则差分为同阶单整序列,建立同阶滞后动态面板数据模型;
    • 剔除各个协变量的估计值不显著的变量,再次进行检验;fixef函数查看不同时间对因变量的影响程度的系数估计值(effect="time"),以及不同个体对因变量的影响程度的截距估计值(effect="individual");
    • 观察模型结果,给出实证结论。

      给出R语言的函数:基于plm函数包

    • pwtest( )  ##伍德里奇半参数检验,主要用于检验不可观测因素的影响,零假设为不存在不可观测因素(依赖较大的N渐进性)或者组内不存在相关性,它在存在误差异方差和偏离正态性的时候有效。即测试面板模型中是否存在(个人或时间)未观察到的效应。

    • pFtest ( )

    • phtest ( )

    • plmtest ( )

    • pooltest ()

    • plmtest(XXX,effect="twoways",type="bp")  ##lagrange multiplier test 如果type="bp"则为bp检验,后面还可以加honda,ghm,kw都是用于检验混合回归模型对随机影响面板数据模型,零假设为可以使用混合回归模型估计

    展开全文
  • 模型算法实现:给出一组M个样本数据,每个样本数据有n个特征,并且带有标记0或者1,代表属于哪一类,为了把输入的参数代入到预测函数后始终是一个0到1之间的数,这样我们可以把0,1看做两个类别, 引入sigmod函数() ...
  • 逻辑回归模型的总结理解

    千次阅读 2018-11-15 14:48:30
    对于逻辑回归模型,可以理解成是有两个步骤的模型,第一步是计算x+b,第二步是计算sigmoid函数 。  构建上图最上面的单层的神经网络,其实是希望通过样本数据(,),其中m表示样本的个数,k表示输入值x的特征...
  • 回归模型的损失函数不宜直接用残差平方而要用均方误差是因为残差平方是所有样本点残差平方的总和,会随着样本量增大而增加,不能体现样本点残差的平均水平。以一元回归模型为例,损失函数为 \[loss=\frac{1}{2n...
  • 估计逻辑回归模型时经常遇到的问题是似然最大化算法无法收敛。 尽管在对逻辑回归的参数的最大似然估计进行偏差校正时非常流行并且建立得很好,但是对最大似然方法的行为性质的研究较少。 本文的主要目的是利用归约...
  • 线性回归模型函数和损失函数 线性回归模型 线性回归是机器学习中最基本的问题模型了,线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本,每个样本对应n维特征一个结果输出,如下: (x1(0),x2(0),...xn(0),y0),(x_1^{(0...
  • 回归模型综述

    千次阅读 2017-03-28 14:28:39
    而这个函数能够比较精确的表示这个因变量这多个自变量之间的关系。解决一个回归问题需要有两个前提: 1. 训练样本。 2. 假设模型,既一个函数,这个函数里包含有未知的参数,通过学习,可以估计出这些参数。...
  • 在线性回归模型中,输出一般是连续的,例如 模型的定义域值域都可以是[-∞, +∞]。 逻辑回归:输入可以是连续的[-∞, +∞],但输出一般是离散的,即只有有限多个输出值。例如,其值域可以只有两个值{0, 1},这两...
  • 在逻辑回归中:,可以看作是用直线去拟合Logit函数,通过极大似然估计出参数,使得在该参数下,能以最大概率生成当前的样本。 这里要说明的是,线性回归解决的是回归问题,而逻辑回归是分类问题,但两者的形式非常...
  • 逻辑回归模型梳理

    2019-05-15 21:52:53
    1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、 逻辑回归的原理 ...逻辑回归有“二分类”问题“多分类”问题之分,以下以“二分类”问题为例说明逻辑回归的原理。 在“二分类”问题中,y通常只有两个取值:...
  • 线性回归输出的是一个连续值...模型训练:训练的过程,通过训练样本的数据寻找接近正确的各参数,使模型在测试数据集上的误差尽可能小。 训练数据:在机器属于中,用来训练模型的数据集称为训练数据集或训练集,数...
  • 高斯核函数回归

    2021-03-10 13:49:47
    假设自变量为X,因变量为Y。X中含有n个样本,并且与Y中的值一一对应。对于自变量样本的任意取值x,它有个一唯一...本文用高斯核函数回归的方式,选取2020年12月30日上证50ETF期权的数据,建立隐含波动率模型样本数据
  • 【机器学习】SVM之回归模型

    万次阅读 2018-08-06 00:46:01
    对于回归模型,优化目标函数和分类模型保持一致,依然是,但是约束条件不同。我们知道回归模型的目标是让训练集中的每个样本点,尽量拟合到一个线性模型上。对于一般的回归模型,我们是用均方误差作为损失函数的,.....
  • 1.初始化数据, 导入tensorflow模块画图模块. import tensorflow as tf print(tf.__version__) ...// 样本个数= 1000, 特征数=2(房屋的面积年龄), 线性回归的真是模型的权重为(2, -3.4), 以及偏差(或者说截...
  • 线性回归和代价函数

    2019-07-06 13:58:33
    1.线性回归算法:监督学习算法的例子 这里还是住房价格的例子,假设你有一个朋友有一个1250平方的房子,想要卖掉,那么根据这个模型,可以用一条直线来拟合,告诉他可以卖到220K,这是监督学习的例子,因为每一个...
  • 内容来自Andrew老师课程Machine...m:训练样本的数目 x:输入变量/特征 y:输出变量/目标变量 :表示训练集的第i行2、举例: 3、学习算法的工作 h表示hypothesis(假设)4、线性回归拟合曲线 二、Cost Function线
  • 最小二乘法,即最小平方法(也许这样称呼或许更合理),通过让样本数据的预测值与真实值之间的误差平方最小,进而求解参数的方法。 一方面,我们通过极大似然估计,寻找出目标函数,不过,我们也可以直观的进行...
  • 一元线性回归模型也被称为简单线性回归模型,指模型中只有一个自变量和一个因变量。 其原理可以简述为:用一个(二维中的)直线(以及高维中的超平面)去最大程度地拟合样本特征和样本输出标记(即数据点)之间的.....
  • 模型训练以及测试,一栋房屋被称为一个样本(sample),其真实售出价格叫作标签(label),用来预测标签的两个因素叫作特征(feature)。本例中通过自己生成数据集用来训练测试。 3.损失函数 在模...
  • 回归模型 1. 线性回归 多元函数在某一点的梯度是一个非常特殊的向量,其由多元函数对每个变量的偏导数组成,其方向为函数在该点增加最快的方向,大小为函数在该点的最大变化率。 找到最佳的w0w1来描述输入输出的...
  • 文章目录1. 逻辑回归2. y(1,0) 逻辑回归损失3. y(-1,-1) 逻辑回归损失公众号 1. 逻辑回归 逻辑回归使用回归手段来做...对于单个样本,逻辑回归的构造函数为: ] 也就是给出了线性参数x的条件概率函数.也就是似然概率...
  • 在本节,我们用tensorflow实现一个简单的线性回归 我们首先把这个过程分为...2.建立模型(准备一个wb) , y_predict = w x +b ,这里的w,b必须随机初始化 3.求损失函数,((y1-y1’)^2+…+ ( y100-y100’) ^2)/...
  • 讨论了变系数回归模型的系数函数的佑计问题。在通常的局部M一回归方法基拙上嵌入-个变窗宽对模型的系数函数进行了佑计,并在样本独立同分布的情况下,讨论了系数函数佑计的弱相合性渐近正态性,最后,给出了佑计的渐近...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,010
精华内容 404
关键字:

样本回归模型和样本回归函数