广义线性模型的一种,为了掌握回归分析我们必须了解的基础术语有4个
1.回归系数的估计值
2.标准误差
3.置信水平95%的置信区间
4.P值
构建广义线性模型（Constructing GLMs）
在分类和回归问题中，我们通过构建一个关于x的模型来预测y。这种问题可以利用广义线性模型（Generalized linear models，GMLs）来解决。构建广义线性模型我们基于三个假设，也可以理解为我们基于三个设计决策，这三个决策帮助我们构建广义线性模型：
1.,假设满足一个以为参数的指数分布。例如，给定了输入x和参数θ，那么可以构建y关于η的表达式。
2.给定x，我们的目标是要确定T(y)，即。大多数情况下T(y)=y，那么我们实际上要确定的是。即给定x，假设我们的目标函数是。（在逻辑回归中期望值是，因此目标函数h是φ；在线性回归中期望值是μ，而高斯分布中，因此线性回归中目标函数）。
3.假设自然参数η和x是线性相关，即假设： 假设有一个预测问题：基于特征商店促销活动、最近的广告、天气、星期几等特征x，来预测商店在任一小时内的顾客数目y。 根据概率知识可知，x、y符合泊松分布。
泊松分布属于指数分布族，我们可以利用上面的3个假设，构建一个广义线性模型来进行构建预测模型。 GLMs构建最小二乘模型 线性回归中的优化目标y（损失函数）是由最小二乘法得到的，可以使用广义线性模型构建最小二乘模型。三个假设：
1.最小二乘法得到的目标变量y是一个连续值，我们假设给定x下y的分布符合高斯分布。假设1中的ExponentialFamily(η)就是高斯分布。
2.在高斯分布中，目标函数
3.假设： 推导过程如下： 第一步变换根据假设2： 第二步变换根据y|x; θ ∼ N(μ, σ2)，高斯分布的期望值是μ 第三步根据假设1：高斯分布中 第四步根据假设3：
现在已经使用广义线性模型构建出了最小二乘模型，接下来的工作就是利用梯度下降、牛顿方法来求解θ。梯度下降、牛顿方法的内容请参考之前的讲义。
GLMs构建逻辑回归
逻辑回归可以用于解决二分类问题，而分类问题目标函数y是二值的离散值。
根据统计知识，二分类问题可以选择伯努利分布来构建模型。 在伯努利分布的指数分布族表达式中我们已知：从而得到。 构建广义线性模型的三个假设：
1.假设符合伯努利分布，
2.伯努利分布中
3. 推导过程如下： 同最小二乘模型一样，接下来的工作就由梯度下降或牛顿方法来完成。
注意一下上面的推到结果，回忆一下，在逻辑回归中，我们选用Sigmoid函数。 之所以在逻辑回归中选用这个g(z)作为Sigmoid函数是由一套理论作支持的，这个理论便是广义线性模型。
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