关于参数模型与非参数模型研究

在大数据时代，，，我们常常面临成万上亿的数据，，伴随着的是高维度的变量，，，，当今很多学术和技术领域都致力于解决针对大数据的模型构造，，，例如神经网络、、、、深度学习。。。但对于金融和商业领域，，变量是如何影响响应变量的（可解释性）、、、、模型是否可靠等因素尤为重要，，特别是当我们的数据集只包含了屈指可数的几个变量，，，，那么特征变量的选取应更严谨，，，变量与响应变量间关系的量化也是重要的指标，，，，此时可以运用更为精细的模型探索方法。。。广义线性模型和广义加性模型分别由线性模型和加性模型推广而来，，，，能更广泛地应用于不同分布的数据，，，，并辅以似然比检验逐步优化模型。。。本文将从参数模型和非参数模型的角度，，以广义线性模型和广义加性模型为例，，，，配以相应的案例，，，对模型探索以及优化方法进行简要介绍。。。。

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