Что делать, если модель регрессии не линейная или функция потерь не квадратичная? Общий рецепт такой: применение метода Ньютона-Рафсона приводит к итерационному процессу, на каждом шаге которого решается задача линейной регрессии. Смысл её сводится к тому, чтобы поточнее настроиться на тех объектах, на которых модель в текущем её приближении работает недостаточно хорошо. В этот общий сценарий неплохо вписывается серия важных частных случаев. Нелинейная регрессия с квадратичной функцией потерь. Логистическая регрессия. Обобщённая линейная модель (GLM), в которой прогнозируемая величина описывается экспоненциальным семейством распределений. Логистическая регрессия является частным случаем GLM, и, благодаря этому факту, мы теперь понимаем, почему вероятность классов выражается через сигмоиду от дискриминантной функции. В конце немного про неквадратичные функции потерь: метод наименьших модулей, квантильная регрессия, робастная регрессия и SVM-регрессия.
