دانلود پاورپوینت آشنایی با رگرسیون لجستیک جهت رشته آمار در قالب 25 اسلاید و با فرمت ppt به صورت کامل و جامع و با قابلیت ویرایش
بر خلاف نامش این روش برای دسته بندی مورد استفاده قرار میگیرد نه رگراسیون.برای حالت K = 2 این مدل بسیار ساده بوده و از یک تابع خطی بهره می جوید.بردار ورودی بصورت < X1 … Xn > و بردارخروجی Y بولین در نظر گرفته میشود.تمام Xi ها از Y مستقل فرض شده و مقدار P(Xi | Y = yk) گوسی در نظر گرفته میشود. N(μik,σi)همچنین توزیع P(Y) بصورت برنولی در نظر گرفته میشود.
فهرست مطالب
ایده اصلی
مقدمه
مقایسه با رگراسیون خطی
logistic function
احتمال تعلق به دسته ها
فرضیات رابطه قبل
سایر نتایج
Discriminant functions
برای حالت چند کلاسه
بدست آوردن وزنها
Expressing Conditional Log Likelihood
Maximizing Conditional Log Likelihood
Maximize Conditional Log Likelihood: Gradient Ascent
مشکلات استفاده از ML
Regularization in Logistic Regression
استفاده از MAP
MLE vs MAP
Logistic Regression for functions with Many Discrete Values
Generative Classifiers
Use Naïve Bayes or Logisitic Regression
آیا دسته بندی کننده بیزی خطی است
Probabilistic Generative Models
قیمت: 44٬000 تومان