最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。 接上篇,我们了解了一下线性回归及其延伸回归的原理(传送门机器学习之回归原理详述(一)),我们知道了线性回归是通过建立了一个线性模型来预测样本的值。而今天要聊的内容是线性模型的升级版,叫广义线性模型(GLM),基于此模型延伸而来的很多子模型很多,而...
在模型中包含截距。模型中通常包含截距。如果您可以假设数据穿过原点,则可以排除截距。 为GLM 指定模型 从菜单中选择: 分析>一般线性模型 选择单变量或多变量。 在对话框中单击模型。 在“模型”对话框中,选择构建项。 选择一个或多个因子或协变量,或者因子与协变量的组合。 选择用于建立项的方法,并单击移动按钮。
GLM模型包含两个不同领域的核心概念:统计学中的广义线性模型(Generalized Linear Models)与自然语言处理领域的预训
目前已经存在各种类型的预训练架构,包括自编码模型(例如BERT),自回归模型(例如GPT),以及编码器-解码器模型(例如T5)。然而,在自然语言理解(NLU)、无条件生成和有条件生成等三个主要类别的所有任务中,没有一个预训练框架能够表现最佳。 GLM模型基于自回归的空白填充来解决这一挑战。GLM通过添加二维位置编码和允许打乱...
github:https://github.com/THUDM/GLM 博客:ChatGLM OpenAI借助 ChatGPT 所点燃的大语言模型(LLM)之火已在全球范围内燃烧了半年有余,而在此期间,OpenAI 与微软所推出的一系列基于GPT3.5或GPT4模型的 AI 产品也纷纷在不同领域取得了亮眼的表现。 然而令人略感失望的是,作为如今 LLM 圈内绝对的领头羊,OpenAI...
GLM模型原理的理解,就是预训练流程的梳理,如下流程所示: input输入层会预处理输入数据,在预训练过程中,该输入数据,其实就是预先准备好的预料数据集,也就是常说的6B,130B大小的数据集。 掩码处理 GLM统一了自编码模型与自回归模型,主要是在该处理过程实现的。该过程也被成为自回归空格填充。该过程体现了自编码与...
广义线性模型(GLM)是一种基于线性回归的统计方法,主要用于预测和解释响应变量与解释变量之间的关系。与传统的线性回归模型不同,GLM可以处理不符合正态分布假设的响应变量数据,适用于分类和计数数据。GLM的基本思想是通过将响应变量的均值函数与解释变量的线性组合联系起来,来描述两者之间的关系。具体来说,GLM允许响应变量...
泊松回归是一种广义线性模型(GLM),用于分析计数数据。它是当响应变量(因变量)是非负整数(通常表示事件的次数或频率)并且满足泊松分布时的合适选择。 举例 假设我们有一个医院的数据集,其中包括每天的急诊室到访次数(因变量)以及一些可能影响到访次数的因素(自变量),如天气、节假日等。
通过全子集回归分析，我们获得了一批模型及其对应的调整R2（如上图）。这个图的左侧纵坐标为调整R2，横坐标为截距和各个自变量，存在颜色表示包含该自变量，空白表示不包含该自变量。我们发现当模型仅有一个变量Torigin时（最下方），GLM模型的调整R2为0.26，而当模型包含Torigin、pH、P、TC、CN_ratio、CP_ratio和...
今天我们来聊聊广义线性模型(GLM)的基础知识。GLM是一种非常灵活的统计模型,适用于多种不同类型的数据。🔍 本单元将带你深入了解GLM的理论基础,包括线性、逻辑、多项式、累积序数和泊松回归等多种模型。你将会掌握这些模型的应用场景和具体实例。💡 完成本模块后,你将能够: 理解GLM的基本理论框架。