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
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