« Modèle linéaire généralisé » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| (15 versions intermédiaires par un autre utilisateur non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Généralisation des modèles de régression des moindres carrés, qui sont basés sur le bruit gaussien, à d'autres types de modèles basés sur d'autres types de bruit, par exemple le bruit de grenaille ou le bruit catégorique. Exemples de modèles linéaires généralisés : | Généralisation des modèles de régression des moindres carrés, qui sont basés sur le bruit gaussien, à d'autres types de modèles basés sur d'autres types de bruit, par exemple le bruit de grenaille ou le bruit catégorique. Exemples de modèles linéaires généralisés : | ||
* [[Régression logistique]] | |||
* Régression logistique | |||
* Régression à classes multiples | * Régression à classes multiples | ||
* Régression des moindres carrés | * Régression des moindres carrés | ||
La puissance d'un modèle linéaire généralisé est limitée par les caractéristiques de celui-ci. Contrairement à un modèle profond, un modèle généralisé ne peut pas | La puissance d'un modèle linéaire généralisé est limitée par les caractéristiques de celui-ci. Contrairement à un [[modèle profond]], un modèle généralisé ne peut pas « apprendre de nouvelles caractéristiques ». | ||
== Français == | == Français == | ||
'''modèle linéaire généralisé''' | |||
== Anglais == | == Anglais == | ||
'''generalized linear model''' | |||
=== | ==Sources== | ||
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
[[Category:Apprentissage profond]] | |||
[ | |||
Dernière version du 20 avril 2024 à 11:45
Définition
Généralisation des modèles de régression des moindres carrés, qui sont basés sur le bruit gaussien, à d'autres types de modèles basés sur d'autres types de bruit, par exemple le bruit de grenaille ou le bruit catégorique. Exemples de modèles linéaires généralisés :
- Régression logistique
- Régression à classes multiples
- Régression des moindres carrés
La puissance d'un modèle linéaire généralisé est limitée par les caractéristiques de celui-ci. Contrairement à un modèle profond, un modèle généralisé ne peut pas « apprendre de nouvelles caractéristiques ».
Français
modèle linéaire généralisé
Anglais
generalized linear model
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
