Publié par : ecome | novembre 18, 2010

Regression logistic multinomiale,

Je bosse en ce moment sur un algorithme EM pour les mélanges d’experts. Celui-ci utilise lors de l’étape M un algorithme « des moindres carrés pondéré itérativement », (IRLS en version plus courte et anglaise) du même type que celui de la régression logistic multinomiale. Du coup, je suis tombé sur cette présentation, (vraiment pas dur à trouver en deuxième pour « irls logistic regression » sur gg) que j’ai envie de partager. On trouvera au passage le calcul du gradient et de la matrice Hessienne indispensable pour coder l’IRLS. Le gradient peut également servir pour le calcul du noyau de Fisher sur le même modèle et cela pourrait bien m’intéresser un jour donc autant garder une trace.

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