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...
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...
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...
正如其名称所示,广义线性模型(Generalized Linear Model)是我们终极喜爱的线性回归算法(Linear Regression algorithm)的扩展。 我相信大家都非常了解线性回归器背后的理论,因此我将在下面只介绍理解GLM所需的细节。 1. 线性回归器实际上预测什么? 与所有其他工程...
广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)和广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)都是用于建立非线性关系的统计模型,在建模方式和应用范围上有所不同: 建模方式: GLM:通过对响应变量和自变量之间的线性关系进行建模; GAM:通过使用非参数平滑函数来描述自变量和响应变量之间的任意关系。 应用范围: GLM:适用于...
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、Gamma...
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的关系是线性关系。而广义线性模型则放宽其假设,首先响应变量可以是正整数或分类数据,其分布为某指数分布族。其次响应变量期望值的函数(连接函数)与预...
广义线性模型(Generalized Linear Model) http://www.cnblogs.com/sumai 1.指数分布族 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,则假设目标变量Y则是服从指数分布族,正态分布和伯努利分布都属于...