线性模型
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了线性模型相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 如上述所示，我们称之为广义线性模型。之所以称之为线性模型，因为其参数w和特征x是线性的。之所以称为广义，因为映射g可以是各种类型的映射：线性，非线性，回归，分类。本文主要介绍两种映射模型的求解：线性回归，对数几率回归（非线性分类）。对模型进行参数估计有两种方式：
当然很显然，上述两种方式都在最大化或最小化某一个函数，因此最优化方法在机器学习中是及其重要的（梯度下降，牛顿法等等），当时没好好学，对不起谢世杰老师。。。。
对模型参数w和b求偏导过程如下：
极大似然法和最小二乘损失函数的异同
以上是关于线性模型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章