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复习资料(这里的复习资料指的是此课程所需要的预备知识,包括贯穿全部的线性代数、概率论,SVM部分需要的凸优化知识,还有高斯进程,隐马尔科夫模型),与一些追加材料,大概

广义线性模型 伞伞1314|2014-05-08 |举报 专业文档 专业文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档,文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的其他会员用户可用专业

构建广义线性模型(Constructing GLMs) 在分类和回归问题中,我们通过构建一个关于x的模型来预测y。这种问题可以利用广义线性模型(Generalized linear models,GMLs)来解决

2、广义线性模型: 对于输入空间一个区域改变会影响所有其他区域的问题,解决为:把输入空间划分成若干个区域,然后对每个区域用不同的多项式函数拟合 是为了克服线性回归

在耐着性子把这篇文章读完之前,大家肯定会想,为什么要学习广义线性模型呢?毕竟光是理解线性模型的各种用法就已经够头疼的了,再加个广义更绕

构建广义线性模型(Constructing GLMs) 在分类和回归问题中,我们通过构建一个关于x的模型来预测y。这种问题可以利用广义线性模型(Generalized linear models,GMLs)来解决

简介：《广义线性模型》是2011年9月4日格致出版社出版的图书，作者是乔治·H.邓特曼等。图书信息作者:乔治·H.邓

所以这样,多项式分布我们也可以写成指数分布族的样式,也即,多项分布也是指数分布族。所以我们可以用广义线性模型来拟合了 通过η的表达式可以得到:ηi=log(φi/φk) 这是

广义线性模型(generalized linear model, GLM)是简单最小二乘回归(OLS)的扩展,在OLS的假设中,响应变量是连续数值数据且服从正态分布,而且响应变量期望值与预测变量之间

我们在建模的时候,关心的目标变量Y可能服从很多种分布。像线性回归,我们会假设目标变量Y服从正态分布,而逻辑回归,则假设服从伯努利分布。在广义线性模型的理论框架中