文件名称：Boosted Generalized Additive Models (bgam) 包：Boosting for the Generalized Additive and Linear Models（GAM 和 GLM）。-matlab开发
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更新时间：2024-06-19 13:47:52
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bgam - 提升广义加性模型包--- 为广义加性模型和线性模型（GAM 和 GLM）实现提升。 可扩展，完整记录。 实现线性和存根学习器， 最小二乘/逻辑/泊松回归。 广义线性模型 (GLM) 是对普通线性模型的灵活概括最小二乘回归。 GLM 通过允许通过链接函数与响应变量相关的线性模型并通过将每次测量的方差的大小设为a 其预测值的函数。 （*） GLM 的一个常见示例是二项逻辑分布/反向链接GLM（又名逻辑回归），其中： eta = X*w, y ~ 二项式（logistic (eta)） 该 GLM 允许解决分类问题（输出为 0 或 1） 以准线性方式 广义加性模型 (GAM) 是 GLM 的泛化，其中内部动力学是非线性的，但仍然是可加的： eta_i = f_1(X^(i,1)) + f_2(X^(i,2)) + ... f_i 被称为平滑器或（在提升的上下文中
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