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标题: 通过“逻辑回归”模型解决问题的历届“华为杯”建模研赛获奖论文 [打印本页]
作者: 1440359316    时间: 2021-10-7 22:20
标题: 通过“逻辑回归”模型解决问题的历届“华为杯”建模研赛获奖论文
逻辑回归.zip (37.33 MB, 下载次数: 18, 售价: 2 点体力)
# `* t+ S, V4 `! i文件详细内容如下：. M' G3 h9 V% i9 s+ w9 U8 z
逻辑回归.png 0 t+ N# k% Q- b( i- C6 ^9 B1 k
逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型（generalized linear model，GLM）。具体的说，都是从指数分布族导出的线性模型，线性回归假设Y|X服从高斯分布，逻辑回归假设Y|X服从伯努利分布。$ a0 K1 v9 R2 F! V- ~9 S
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伯努利分布：伯努利分布又名0-1分布或者两点分布，是一个离散型概率分布。随机变量X只取0和1两个值，比如正面或反面，成功或失败，有缺陷或没有缺陷，病人康复或未康复。为方便起见，记这两个可能的结果为0和1，成功概率为p(0<=p<=1)，失败概率为q=1-p。) K/ ]7 L! P* p! `" j9 h
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高斯分布：高斯分布一般指正态分布。
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2 g9 p* w: W1 D' s0 H& x6 A因此逻辑回归与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问题。
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