« Modèle linéaire généralisé » : différence entre les versions


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Version du 3 juin 2019 à 15:50

Domaine

Apprentissage profond


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 n.m.


Anglais

generalized linear model




Source: Google machine learning glossary
Publié : datafranca.org