【技術分享】機器學習之迴歸（二）---廣義線性模型（GLM）

本文原作者：汪毅雄，經授權後發佈。 原文鏈接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1499259 導語：本文在上篇線性迴歸的基礎上，延伸到廣義線性模型，並把廣義線性模型目的、假設條件來源，指數族分佈、連接函數等各個函數的關係都進行詳細地解釋。最後用兩個常見的GLM特例Logistics迴歸、Softmax模型進行了推導。 接上篇，我們瞭解了一下線

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