请解释广义线性模型与传统线性回归的区别，并说明在实际应用中如何选择合适的最优化方法。

广义线性模型（GLM）与传统线性回归的主要区别在于GLM能够处理因变量遵循的不是正态分布而是指数族分布的情况。在GLM中，通过联系函数将线性预测与因变量的期望值联系起来，使得模型能够适用于多种分布类型。传统线性回归假设因变量遵循正态分布，并且关系是线性的，适用于连续数值型数据。

参考资源链接：[广义线性模型GLM：从线性回归到Logistic回归](https://wenku.csdn.net/doc/37fj4w6ygk?spm=1055.2569.3001.10343)

实际应用中，选择合适的最优化方法取决于多个因素。对于简单问题或小数据集，可以通过解析方法直接计算参数的最优值。然而，对于复杂模型或大数据集，通常需要使用迭代的最优化算法。梯度下降是最基础且广泛使用的迭代方法，它适用于多种问题，包括GLM中的参数估计。梯度下降方法的优点在于简单易实现，缺点是收敛速度可能较慢，且对于学习率的选择非常敏感。

牛顿法和拟牛顿法是基于泰勒展开的二阶优化方法，它们使用了Hessian矩阵或其近似，以实现更快速的收敛。牛顿法适用于二阶导数容易计算的问题，但计算Hessian矩阵可能非常耗时。拟牛顿法通过近似Hessian矩阵来减少计算量，如L-BFGS算法。

对于具有大规模特征或样本的数据集，选择最优化方法时还应考虑内存和计算效率。例如，随机梯度下降（SGD）及其变体，如带动量的SGD，适用于大数据集，因为它们每次只使用一小部分数据进行更新，从而减少了内存需求并提高了计算速度。

在实践中，通常需要根据具体问题的特点来选择最优化方法。对于复杂或非凸问题，可能需要尝试多种方法，并结合交叉验证等技术来评估模型性能，以确定最佳的优化策略。

参考资源链接：[广义线性模型GLM：从线性回归到Logistic回归](https://wenku.csdn.net/doc/37fj4w6ygk?spm=1055.2569.3001.10343)