ScholarGate
Asistents

GLM un skaita dati

23 metodes šajā saimē.

Izceltās

Loģistikās regresijas aktīvā apguveActive Learning with Logistic Regression is an iterative label-efficient framework in which a logistic regression model selects the unlabeled examples it is most uncertain about, aDiferenciālās pozīcijas analīze (DIF)Differential Item Functioning analysis examines whether examinees from different groups — such as gender, ethnicity, or language background — who have the same underlying ability rEnsemble Logistic RegressionEnsemble Logistic Regression trains multiple logistic regression classifiers on varied subsets or perturbations of the training data and combines their probability estimates by aveGamma regresija (GLM)Gamma regression is a generalized linear model that uses the gamma distribution to model a positive, right-skewed continuous outcome. Developed within the GLM framework of McCullagVispārīgais lineārais modelis (GLM)The Generalized Linear Model is a unified regression framework that extends ordinary linear regression to outcomes from the exponential family — including binary, count, proportionLogistiskā regresijaLogistic regression is a statistical method for modeling the probability of a binary outcome (disease present/absent, success/failure) as a function of continuous and categorical p

Lasīšanas ceļš

Šīs tēmas visbiežāk citētās pamatmetodes to izstrādes secībā — vieta, kur sākt, ja esat šeit iesācējs.

  1. Logistiskā regresija1958autors: David Roxbee Cox
  2. Logistiskā regresija (ML)1958autors: Cox, D. R.
  3. Tiešsaistes loģistiskā regresija1960s (perceptron); formalized for logistic loss ~2000sautors: Rosenblatt, F. / Widrow, B. (perceptron era); modern SGD form: Bottou, L.
  4. Daudzkārtējā loģistikas regresija1966–1974autors: Cox (1966); Theil (1969); formalized by McFadden (1974)
  5. Vispārīgais lineārais modelis (GLM)1972autors: John A. Nelder & Robert W. M. Wedderburn
  6. Ordinālā loģistiskā regresija1980autors: Peter McCullagh
  7. Modelis ar pārmērīgu nulles vērtību skaitu1992autors: Diane Lambert
  8. Robustā loģistiskā regresija2001autors: Cantoni & Ronchetti (2001); Bondell (2008)
visas metodes šajā plauktā ↓

Visas metodes 23

Loģistikās regresijas aktīvā apguveDiferenciālās pozīcijas analīze (DIF)Ensemble Logistic RegressionGamma regresija (GLM)Vispārīgais lineārais modelis (GLM)Logistiskā regresijaLogistiskā regresija (ML)Daudzkārtējā loģistikas regresijaTiešsaistes loģistiskā regresijaOrdinālā loģistiskā regresijaOrdinālā loģistikās regresijas modelis (proporcionālo izredžu modelis)Robusts vispārinātais lineārais modelisRobustā loģistiskā regresijaRobustā multinomiālā logistiskā regresijaRobustā negatīvā binomiālā regresijaRobustā Puasona regresijaRobustais Probit modelisRobusts nulles piepildītais modelisLogistiskā regresija ar pašuzraudzībuLoģistikas regresija ar daļēji uzraudzītu apmācībuModelis ar pārmērīgu nulles vērtību skaituZero-Inflated Negative Binomial RegressionRegresija ar nulles pārpildījumu (Zero-Inflated Poisson - ZIP)

Vairāk no Regresija un GLM

Lineārā un nelineārā regresija 21Robustās un kvantiļu metodes 18Regularizētā regresija 12