摘要：
首先，教授讲了一个牛顿方法，来说明这个方法是怎么得到一个θ使得f(θ)为0。在教授看来，牛顿方法收敛速度是很快的。接下来全部都用到了一个模型——广义线性模型。教授说，伯努利以及基于最小二乘法的线性回归（也就是之前所说的两个算法）是广义线性模型的一个特例。广义线性模型是这样的：之后，教授用不少的时间来证明，伯努利以及基于最小二乘法的线性回归确实是广义线性模型的一个特例，只要b(y),T(y),α(η)取相应的值，就能得到相应的伯努利以及基于最小二乘法的线性回归。详细的证明过程，可以看讲义，或者是看看视频。提出广义线性模型是为了方便你的建模，当你需要一个新的学习算法，怎么办？教授说，如果结果y只取 阅读全文