广义线性模型(Generalized Linear Models,GLM)由 Nelder 和 Wedderburn 于 1972年提出和发表 ,旨在解决普通线性回归模型无法处理因变量离散,并发展能够解决非正态因变量的回归建模任务的建模方法。 在广义线性模型的框架下,因变量不再要求连续、正态,当然自变量更加没有特殊...
[机器学习算法] 广义线性模型GLM(2):定义与案例 广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)是一类广泛应用于统计建模的模型,旨在通过一种统一的框架来处理不同类型的回归问题。它是传统线性回归模型的扩展,可以应对数据中非正态分布或响应变量不满足线性关系的情况。广义线性模型需要满足的条件如下: y|x;θ∼Expon...
广义线性模型(Generalized Linear Models,GLM)由 Nelder 和 Wedderburn 于 1972年提出和发表 ,旨在解决普通线性回归模型无法处理因变量离散,并发展能够解决非正态因变量的回归建模任务的建模方法。 在广义线性模型的框架下,因变量不再要求连续、正态,当然自变量更加没有特殊的要求。能够对正态分布、二项分布、泊松分布...
广义线性模型(Generalized Linear Model,简称GLM)是线性模型的一种扩展,它通过联结函数(也称为连接函数或联系函数
广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)是一种在统计学中常用的模型,它是对普通线性模型的扩展和推广。在广义线性模型中,因变量不需要满足正态分布的假设,而是通过连接函数(link function)与线性组合的结果进行建模。广义线性模型的应用领域十分广泛,涵盖了回归分析、分类分析以及其他众多领域。 1. 普通线性模型是...
12.1 广义线性模型(Generalized Linear Model)和glm()函数 前面学到的OLS回归和方差分析仅适用于因变量符合正态分布的数据,广义线性模型则可以用于因变量不合符合正态分布的数据: 1)当因变量为类别型,例如二值变量(是/否)和多分类变量(差/良/优) 2)因变量为计数型(如一周内交通事故数、每日酒水消耗的数量)等...
广义线性模型(GLIM,Generalized Linear Model) 在本篇文章中,我们将按照以下流程来介绍广义线性模型。 指数族和最大熵模型 基于指数族的广义线性模型——广义线性模型的构成、极大似然估计和求解算法 广义线性模型的偏差和分析 广义线性模型的特征选择 1、指数族和最大熵模型...
Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于它们的因变量不同,可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalizedlinear model)。 如果是连续的,就是多重线性回归; 如果是二项分布,就是Logistic回归; 如果是Poisson分布,就是Poisson回归; ...
Generalized linear model(广义线性模型GLM) 1、 Newton’s method 接着Lecture3的内容讲,还是先在这里给出我们要进行极大似然估计的对数似然函数: Lecture3中我们用的是随机梯度上升方法来求得极大值,这里就讲牛顿方法来求极大值 吴老师认为牛顿方法要比随机梯度上升方法快很多。