- Популярные видео
- Авто
- Видео-блоги
- ДТП, аварии
- Для маленьких
- Еда, напитки
- Животные
- Закон и право
- Знаменитости
- Игры
- Искусство
- Комедии
- Красота, мода
- Кулинария, рецепты
- Люди
- Мото
- Музыка
- Мультфильмы
- Наука, технологии
- Новости
- Образование
- Политика
- Праздники
- Приколы
- Природа
- Происшествия
- Путешествия
- Развлечения
- Ржач
- Семья
- Сериалы
- Спорт
- Стиль жизни
- ТВ передачи
- Танцы
- Технологии
- Товары
- Ужасы
- Фильмы
- Шоу-бизнес
- Юмор
1.3b Generalized Additive Models (GAM)
Generalized Additive Models combine smooth splines with the generalized linear model framework to handle nonlinear relationships with non-Gaussian data.
In this video, we build GAM step by step by connecting splines and GLMs into a single model.
Watch the full series: https://www.youtube.com/playlist?list=PLdMM2W7mxqIYDURvh37jLz8sd8sDjonk5
0:00 — Problem Setup
4:28 — Spline Review
9:26 — GLM Review
13:39 — GAM Model
Topics:
• Generalized Additive Models (GAM)
• Splines and smoothing penalties
• Linear Models (LM)
• Generalized Linear Models (GLM)
• Exponential family distributions
• Link functions
• Penalized likelihood
• Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS)
• Statistical inference
• Nonlinear regression
Видео 1.3b Generalized Additive Models (GAM) канала Jingyuan Hu
In this video, we build GAM step by step by connecting splines and GLMs into a single model.
Watch the full series: https://www.youtube.com/playlist?list=PLdMM2W7mxqIYDURvh37jLz8sd8sDjonk5
0:00 — Problem Setup
4:28 — Spline Review
9:26 — GLM Review
13:39 — GAM Model
Topics:
• Generalized Additive Models (GAM)
• Splines and smoothing penalties
• Linear Models (LM)
• Generalized Linear Models (GLM)
• Exponential family distributions
• Link functions
• Penalized likelihood
• Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS)
• Statistical inference
• Nonlinear regression
Видео 1.3b Generalized Additive Models (GAM) канала Jingyuan Hu
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
15 марта 2026 г. 20:02:56
00:20:10
Другие видео канала




















