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2021-05-15 22:39:25
广义线性模型 (generalized linear model)
最小二乘回归模型（基于高斯噪声）向其他类型的模型（基于其他类型的噪声，例如泊松噪声或分类噪声）进行的一种泛化。广义线性模型的示例包括：
逻辑回归
多类别回归
最小二乘回归
可以通过凸优化找到广义线性模型的参数。
广义线性模型具有以下特性：
最优的最小二乘回归模型的平均预测结果等于训练数据的平均标签。
最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。
广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。
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