一般化線形モデル

朱鷺の杜Wiki

↑

参加しよう

Wiki超入門
練習用ページ
数式の表示
こびとさん
編集用ID: ibis
パスワード: 「VC次元」のVのフルスペルで最初だけ大文字

最新の30件
2020-05-16
- python
2020-05-01
- PRML/errata1
2020-04-28
- Book
2020-03-15
- PRML
- PRML/link
- DataSet
2020-01-13
- Wiki超入門
2019-12-28
- F値
2019-12-17
- IBIS
2019-11-22
- しましま/IBIS2019
2019-11-04
- K-NEL
2019-10-29
- コスト考慮型学習
2019-07-10
- 人工知能学会全国大会
2019-06-30
- MCMC
2019-06-27
- PRML/errata2
2019-06-07
- しましま/人工知能学会全国大会2019
2019-04-07
- English
2019-03-11
- 経験ベイズ
2019-03-08
- しましま/IBISML036
- Meeting
2018-11-07
- しましま/IBIS2018
2018-08-24
- IRLS法
2018-07-26
- Article
2018-07-24
- 確率的勾配降下法
2018-07-19
- 機械学習
- 標本誤差
2018-06-11
- しましま/人工知能学会全国大会2018
2018-03-06
- しましま/IBISML032
2017-11-14
- K-NEL/errata
2017-11-11
- しましま/IBIS2017

↑

カウンタ

累計: 10889
今日: 1
昨日: 6

一般化線形モデル (generalized linear model) †

線形モデルを次の2点で一般化したもの

出力\(y\)は，線形モデルでは正規分布に従うが，一般化線形モデルでは任意の指数型分布族が許される
リンク関数の導入

形式的には一般化線形モデルは次式 (記号は線形モデルを参照) \[g(\mathrm{E}[y])=\mathbf{\theta}^\top x\] ただし，\(g(\cdot)\) は実数→実数の関数で連結関数(link function)と呼ばれる．この連結関数の逆関数にして右辺に移すと活性化関数(activation function)という．

リンク関数にロジット変換を用いたロジスティックモデルや，プロビット変換を用いたプロビットモデルが代表的．

-- しましま

↑

リンク集 †

↑

朱鷺の杜Wiki

参加しよう

最新の30件

カウンタ

一般化線形モデル (generalized linear model) †

関連項目 †

リンク集 †

関連文献 †