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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)
0 V) i1 }) w9 P7 m! l( |文件详细内容如下：
1 X/ M+ T4 }$ V) G 逻辑回归.png * H5 P1 W$ _. y7 v  l6 }
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。5 n* ^+ x7 z: w0 ]( O7 A5 B

& b' C3 a" L6 H3 `2 M" c- E+ ~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。
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* E( N9 d& {! O; g* ]高斯分布：高斯分布一般指正态分布。& P7 j6 E3 B) s3 T7 q& O
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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。/ {, Z% k9 y/ _1 y6 p- z) D5 h
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