小小程序员
2021-05-15 22:39:25
一般化線形モデル（generalized linear model）
最小二乗回帰モデル（ガウスノイズに基づく）から他のタイプのモデル（ポアソンノイズや分類ノイズなど、他のタイプのノイズに基づく）への一般化です。一般化線形モデルの例には以下が含まれます：
ロジスティック回帰
多クラス回帰
最小二乗回帰
凸最適化によって一般化線形モデルのパラメータを求めることができます。
一般化線形モデルは以下の特性を持ちます：
最適な最小二乗回帰モデルの平均予測結果は、訓練データの平均ラベルに等しくなります。
最適なロジスティック回帰モデルの予測する平均確率は、訓練データの平均ラベルに等しくなります。
一般化線形モデルの機能はその特徴量によって制限されます。深層モデルとは異なり、一般化線形モデルは「新しい特徴量を学習」することができません。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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