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”。