GLMs

智谱AI发布新一代基座大模型GLM-4；机器学习书籍推荐

智谱AI还发布了定制化的个人GLM大模型GLMs和GLMStore，实现了全家桶能力，让模型自主根据用户意图，自动理解、
go2coding·2024-01-18 00:13

广义线性模型 (GLMs)

从这三个假设出发，可以推导出一般的广义线性模型(GeneralizedLinearModels,GLMs)。
deBroglie·2023-10-08 14:46

CS229学习笔记（三）——广义线性模型（Generalized Linear Models）

在本节中，我们会看到这两种情况仅是广义线性模型（GeneralizedLinearModels,GLMs）的特殊情形。
RookieLiuWW·2023-09-08 13:58

机器学习数学原理（2）——广义线性模型

机器学习数学原理（2）——广义线性模型这篇博文主要介绍的是在机器学习中的回归问题以及分类问题中的一个非常具有概括性的模型：广义线性模型（GeneralizedLinearModels，简称GLMs），这类模型包括了回归问题中的正态分布
X_XZhang·2023-01-29 22:34

监督学习之广义线性模型

在这节中，我们将会展示这两个方法都是一个更广泛模型族的特殊情况，（这个模型）被称作广义线性模型（GLMs）。我们也会展示GLM族的其他模型如何推导得出，如何被应用到其他分类和回归问题。
zhulf0804·2022-11-19 23:39

[机器学习笔记]三:Generalized Linear Models（广义线性模型）

我们称广义线性模型为GLM1.Theexponentialfamily(指数分布族)为了说明GLMs，我们定义Theexponentialfamily为具有以下形式的函数：p(y;η)=b(y)exp(
吵闹的史密斯·2020-07-10 22:18

机器学习数学原理（2）——广义线性模型

机器学习数学原理（2）——广义线性模型这篇博文主要介绍的是在机器学习中的回归问题以及分类问题中的一个非常具有概括性的模型：广义线性模型（GeneralizedLinearModels，简称GLMs），这类模型包括了回归问题中的正态分布
史努B·2019-12-18 21:21

[笔记]牛顿方法·指数族·GLMs

牛顿方法(Newton’smethod)牛顿方法是另一种最大化l(θ)的算法。首先找到一个实数域上的方程f，f(θ)=0，θ是实数。从起始点θ0开始，找到f(θ0)处的切线，与坐标轴相交于θ1，由此不断迭代。两点之间的距离记为Δ。f′(θ0)=f(θ0)Δ—->Δ=f(θ0)f′(θ0)所以牛顿方法执行更新规则：θ:=θ−f(θ)f′(θ)如果想要找到θ使得l(θ)最大，那么θ就该满足l′(θ)=
SalvatorezZ·2017-08-13 10:56

指数分布族 和 广义线性模型

这节视频中，AndrewNg主要讲了三个方面，分别是牛顿法，指数分布家族和广义线性回归（GLMS）。本节介绍的指数分布函数主要是为广义线性回归所服务的。
咸鱼小二·2017-04-25 11:36

广义线性模型(GLMs)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/Python)

广义线性回归算法介绍：与线性回归假设输出服从高斯分布不同，广义线性模型（GLMs）指定线性模型的因变量服从指数型分布。
liulingyuan6·2016-12-05 16:05

MachineLearning—Logistic Regression(三)

 本篇博文为机器学习逻辑回归第三部分，主要介绍GeneralizedLinear Models(GLMs)广义线性模型；通过以前的学习我们发现无论是线性回归还是逻辑回归，无论是梯度上升亦或梯度下降它们在算法推导的过程当中都有非常近似的地方
qq_14959801·2016-04-11 18:00

MLlib之LR算法源码学习

GLMs consist of a weight vector and * an intercept. * * @param weight
·2015-11-13 06:17

A Statistical View of Deep Learning (I): Recursive GLMs

A Statistical View of Deep Learning (I): Recursive GLMs Deep learning and the use of deep
·2015-11-07 10:33

从统计学角度来看深度学习（1）：递归广义线性模型

从统计学角度来看深度学习（1）：递归广义线性模型 原文链接：http://blog.shakirm.com/2015/01/a-statistical-view-of-deep-learning-i-recursive-glms
·2015-11-02 15:28

【cs229-Lecture4】GLMS:选定指数分布族，如何用它来推导出GLM？

在Lecture4中有3部分内容： Newton’s method        牛顿方法 Exceponential Family        指数分布族 Generalized Linear Models &nbs
·2015-11-02 12:47

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Generalized Linear Models

一个分类问题，logstic回归，符合伯努利分布 也发现他们有些相似的地方，其实这些方法都是一个更广泛的模型族的特例，这个模型族称为，广义线性模型（Generalized Linear Models，GLMs
·2015-10-27 12:20
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