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※ 引述《ritajen (asdfge)》之銘言: : ※ 引述《celestialgod (天)》之銘言: : : 我懶得推文了... : : 問題如下: : : 1. 你知道logistic的MLE怎麼算嗎? : : 2. 你有了牛頓法的程式,但是你知道f3放什麼?x0放什麼嗎? : : 3. 我看不懂你創的矩陣,[Y-pi1]是從哪裏來的? : : 4. 從你的敘述裡面,似乎都對newton這個函數不熟悉,你要怎麼跑這個程式? : : 5. 你知道R可以直接用glm求logistic regression的迴歸係數嗎? : 我知道R裡面可以直接算唷,不過規定不可以使用內建函數。 : 然後我知道MLE的求法,求殘差到回歸線的最小平方和。 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ logistic的求法不完全是這樣... 你的Y是0 or 1,此時殘差並沒有太大的意義 logistic採取的是iterative reweighted least-square的方法 weighted least-square應該聽過吧? 平常的least-square 對每一個樣本在做加權的動作 logistic regression的Likelihood求出來之後 透過微分,可以得到 hessian 類似 X^TWX gradient 是 X^T(y-pi) 的樣子 pi = P(Y = 1 | X_i) 換成中文,就是給定X_i時,Y=1的機率 最後透過newton method做疊代就可以得到結果了~~ 因此,你對logistic求解的過程不甚熟悉 所以不知道怎麼利用newton這個函數 問題不是問的不好,我只是透過問題去了解你認識的程度,才方便做回答而已 我的文字可能比較生硬,如有得罪,還請多多包涵 最後,你可以google看看 logistic regression MLE 應該可以找到相關資訊 : f3的話我的理解是一個包刮{gradient,hessian}的函數, : 我了解這兩個值需要利用矩陣相乘而得。 : [Y-pi](這是提示給可以利用的矩陣),至於newton這個函數我是不熟沒有錯,因為剛開始接觸又沒有數理的背景,抱歉問了不好問題。 : 因為真的想了很多天還是無從下手,所以才想來請益各位,問題問得不好抱歉。 最後的程式:http://pastebin.com/hSJq1Enr --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.109.73.236
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/R_Language/M.1449316677.A.444.html
1F:推 ritajen: 謝謝^^ 不過我應該是先得到迴歸係數,才有辦法算pi,這 12/05 20:33
2F:→ ritajen: 樣的話我一開始的矩陣[Y-pi]是不是創造不出來? 12/05 20:33
是,所以我也不知道你們老師的提示是什麼意思
3F:推 ritajen: 好唷,還是感謝你 :) 12/05 20:54
不客氣,細節部分不懂,可以再寄站內信討論
4F:→ allen1985: Y = pi 還比較合理 12/05 20:56
??
5F:→ allen1985: 我只是想說logistic是在fit機率 也許老師的hint是這個 12/05 22:14
6F:→ allen1985: 而不是Y-pi 12/05 22:14
喔喔,瞭 ※ 編輯: celestialgod (140.109.73.234), 12/06/2015 13:22:21







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