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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) 9 n1 M: M  L" K0 Y
文件详细内容如下：# |& V$ t9 ~8 }
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6 n- A2 ]* B) a; }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。6 H4 w4 g" K& P3 z4 @) [# J" T4 u

0 j7 C* ^' m  s' _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。
4 Z$ ^, f3 F3 A: u: {) f1 X6 [  I. S. W# S
高斯分布：高斯分布一般指正态分布。
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! ]9 Y7 L7 D$ b/ C2 }' d1 f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。9 N( f9 ^, p4 v6 w" M: D6 o
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