オムライスの備忘録

数学・統計学・機械学習・プログラミングに関することを記す

ロジスティック回帰 におけるNewton-Raphson 法 と Fisher Scoring 法

Note

  • ロジスティクス回帰では、最尤法を利用してパラメータを推定する
    • 対数尤度関数を最大(最小)にするパラメータを推定する
  • その際どのように最適化するかとなったときに、解析的に最小値を求められないので以下の2つのどちらで最適化する
    • Newton-Raphson 法
    • Fisher Scoring 法
  • Newton-Raphson 法よりは。Fisher Scoring 法の方が簡易に求められる?

ロジスティック回帰

  • 2020/08/15

Note

  • 回帰分析の一つ
  • 被説明変数が量的(Quantitative)データではなく質的(Qualitative)データであるケースも多い

参考

「ロジスティック回帰」


Newton-Raphson法

Note

参考

ニュートン・ラフソン法」

ニュートン・ラフソン法 ロジスティック回帰」


Fisher Scoring法

Note

  • フィッシャースコア法

参考

「フィッシャースコア法」