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Poisson Regression B) Related C) References en.wikipedia.org/wiki/Poisson regression .
Regression 회귀는 예측하는 함수를 만드는 것이다. 예측하려는 데이터의 종류가 numerical 또는 categorical data 에 따라서 사용하는 알고리즘이 달라진다.
Polynomial Regression polynomial functions of the predictors in the linear regression model B) Interaction Effect 그냥 단순히 변수들을 additive 하게 나열하는 것보다, 변수간 관계를 생각해서 섞는게 효과가 좋을 수 있다.
Lasso Regression ridge regression 과 달리 L1-norm 을 regularization term 으로 사용하는 linear 모델이다.
Weighted Least Squares variance 가 input 마다 다른 것 p(\boldsymbol{y}\mid\boldsymbol{x};\boldsymbol{\theta})=\mathcal{N}\left(\boldsymbol{y}\mid\mathbf{X}\boldsymbol{w},\boldsymbol{\...
Elastic Net ridge 과 lasso regression 을 합친 하이브리드 선형 모델 \mathcal{L}\left(\boldsymbol{w}, \lambda {1}, \lambda {2}\right)=\|\boldsymbol{y}-\mathbf{X} \boldsymbol{w}\|^{2}+\lambda...
Least Squares Estimation least squares estimation 이란 주어진 데이터의 선형 모델을 풀기 위한 접근 방식들의 통칭을 의미한다.
Mean Squared Error MSE of the estimates \begin{aligned}\operatorname{MSE}&=\mathbb{E}\left[\left(\hat{\theta}...
Sequential Logistic Regression Bayesian 형식으로 표현된 logistic regression 의 likelihood 는 다음과 같다.
Regularization Regularization 은 overfitting 문제를 완화하기 위한 방법이다.