贝叶斯判别模型,逻辑回归多重共线性检验

贝叶斯动态因子模型 2023-11-28 20:03 466 墨鱼

贝叶斯动态因子模型

贝叶斯判别模型,逻辑回归多重共线性检验

,因此有时称判别模型求的是条件概率，生成模型求的是联合概率。常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网贝叶斯判别规则贝叶斯判别规则是把某特征矢量x落入某类集群的条件概率当成分类判别函数(概率判别函数),x落入某集群的条件概率最大的类为x的类别，这种判决规

相反，则x ∈ w 2 \mathbf{x} \in w_2x∈w2。贝叶斯最小风险判别前面说到，贝叶斯判别函数的基本思想或者说优化目标是使得分类器发生的错误率最小。然而，实因此朴素贝叶斯模型首先习得的是联合概率分布，所以是生成模型。但我们的脚步不能止步于此，对于生成模型和判别模型还有更多内容可以探讨。生成模型与判别模型的不同之处样本数量

常见的判别式模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、KNN、神经网络等；生成式模型(Generative Model)则会对x和y的联合分布p ( x , y ) p(x,y)p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来判别模型的优化目标五花八门，但都符合人类认知；而在概率模型中，所有模型的优化目标是统一的，即最大化观测数据在概率模型中出现的概率。这两者在部分模型表现形式上又可以互相解

,因此有时称判别模型求的是条件概率，生成模型求的是联合概率。常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网络等。常见的生产模为了评估贝叶斯判别法的分类效果，通常采用交叉验证(Cross Validation)方法进行模型评估。具体地说，将训练集随机划分成若干个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，其余子集作

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标签：逻辑回归多重共线性检验