机器学习之心
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机器学习 | MATLAB实现GLM广义线性模型参数设定

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目录

    • 机器学习 | MATLAB实现GLM广义线性模型参数设定
      • 基本介绍
      • 模型特点
      • 程序设计
      • 参考资料

基本介绍

广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。

模型特点

  • 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指数分布族，因此线性回归和逻辑回归可以看作是广义线性模型的特例。

  • 这是概率分布及其正则联系函数（Canonical Link function）的列表。
    正态分布:恒等函数；泊松分布:对数函数；二项分布:分对数函数

  • 除此以外我们还可以自定义联系函数，如果不喜欢自己编写可以使用在 statsmodels 中实现了的各种联系函数，Stan、PyMC3 和 TensorFlow Probability 等概率编程框架

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