广义线性回归（Generalized Linear Regression）是广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的一种实现形式，它扩展了标准线性回归模型，能够处理更广泛的响应变量类型，而不仅限于连续的正态分布数据。其核心思想是通过一个链接函数（link function），将响应变量的均值与预测变量的线性组合联系起来，同时允许响应变量服从指数分布族中的任意一种分布，如正态分布、二项分布、泊松分布等。
Java代码示例：
线性回归数据sample_linear_regression_data的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是residual，用于标识模型预测值与实际值的差异，其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
运行Java代码：
