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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)
    5 f3 U8 S9 Y" o文件详细内容如下:3 w$ [. `( x+ S5 e! R' p
    逻辑回归.png 3 r; a( s! K2 F) J% s8 |
    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。
    . J; Q1 _6 y2 l0 x: {' W4 Y9 S6 ]* J
    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。3 m  O9 }& ?( ^% J% ?0 t
    6 \, `" _- R- w& r4 C
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    - U1 G+ J5 P( ~# P. ^. f% W5 U9 Q9 N. M4 F) P6 H
    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。
    ! y- G) ]* D$ Q7 s8 k5 h. d& J 数学中国 (1).png
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    " \% t9 M$ k8 U$ p: Z3 X
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