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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

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    发表于 2021-10-7 22:20 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    逻辑回归.zip (37.33 MB, 下载次数: 18, 售价: 2 点体力) : h- l9 x3 ]! O8 d% @
    文件详细内容如下:
    " M! S/ f9 x& |, H( T 逻辑回归.png 1 Q; D# k- t, f9 z! |" v0 l0 W& }
    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。# e+ K) R: L8 j: h

    % Q& K3 f& o4 x/ i0 _4 L$ u/ \0 k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。7 |; Y; Z6 R! Y( ^0 Y9 `5 M
    0 s( F! _7 j' O' @& h1 F3 Z
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    , Y, U8 E* v( j& e, c4 [, T
    1 L2 f+ w+ P& F7 C* k- E' w  v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。
    * _) V7 r5 g1 U 数学中国 (1).png
    ' ~) i+ n6 b( Y( |( B6 o5 n+ v" ~. {3 `" c$ x& ~
    2021年研究生比赛各备战QQ群:
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