给出对数线性回归的伪代码

Sure, 这是对数线性回归的简单伪代码：

Input: 
- X: training data (m x n matrix)
- y: response variable (m x 1 vector)

Output:
- beta_hat: estimated coefficient vector (n x 1)

Initialize beta_hat as n x 1 vector of zeros

While not converged do:
    1. Calculate fitted values: y_hat = exp(X * beta_hat)
    2. Calculate residuals: e = y - y_hat
    3. Update beta_hat:
        beta_hat = beta_hat + (X' * e) / (X' * y_hat)
    
Return beta_hat

需要注意的是，对数线性回归是在响应变量上应用指数函数，因此模型使用线性预测因子与目标变量的自然对数之间的线性关系来拟合曲线。