Обсуждение:Часто используемые регрессионные модели

Материал из MachineLearning.

• ...параметры присоединяются в лексикографическом порядке, то есть в том порядке, в котором они появляются, если представить формулу регрессионной модели в виде строки. — чисто программистское замечание, смотрится как инородное тело в этом тексте; закомментировал — К.В.Воронцов 11:49, 7 сентября 2008 (MSD)
• Не думаю, что понятия свободной и зависимой переменной достойны отдельных статей. Хотя, это мнение спорное. — К.В.Воронцов 11:49, 7 сентября 2008 (MSD)

Большое спасибо за правки!

• Программистское замечание восстановил, т.к. в статье просто перечислено несколько примеров. Статья скорее программистская, чем о теории математическая. Никаких претензий на математическое обобщение.

  ну не знаю... «лексикографический порядок» режет по ушам (или глазам), ибо далее о нём ни гу-гу, и нафик он здесь упоминается, не ясно. Это не программистская статья — тебе перестанет так казаться, как только мозг отойдёт от программизма последних дней... Это справочная статья. Мне это напомнило главы из каких-то старых справочников по математике про подгонку эмпирических кривых... очень полезные сведения, между прочим! — К.В.Воронцов 20:49, 7 сентября 2008 (MSD)

• Обобщённая линейная модель - сделал отдельную статью, так как к данным примерам GLM никакого отношения не имеет. GLM имеет отношение к гипотезе распределения случайной переменной (гипотеза порождения данных) и к экспоненциальному семейству. Ее можно вставить как часть в любую из этих статей, когда они появятся.

  Не прав ты — очень даже имеет отношение. Добавление функции связи g в GLM — ещё один промежуточный шажок, который можно сделать от линейной модели по направлению к нелинейной, всё-таки, не прощаясь с линейными методами. Ты ведь в этой статье описывешь только модели функциональной завиcимости, ничего не говоря про модель шума. Вот и я предлагаю добавить GLM для полноты картины, только чтобы показать, что бывают случаи, когда на линейную модель надо навернуть сверху некую функцию связи. — К.В.Воронцов 20:49, 7 сентября 2008 (MSD)

• Определение нелинейной модели перенес в статью Регрессионный анализ.
• Ссылку на персептрон восстановил. Лучше ссылаться на статью, которая уже написана, чем ссылаться на многослойный персептрон которого нет. Существующий материал не следует игнорировать.
• Относительно свободной и зависимой переменной, определения даны в статье Регрессионный анализ, статьи созданы, поставлен редирект.

— В.В.Стрижов 18:03, 8 сентября 2008 (MSD)