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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)
    # V8 ~- m! A+ r! Z" ~文件详细内容如下:
    - |3 Z3 y1 E0 F) ^  z9 b* B% l 逻辑回归.png - D7 E( |2 \/ H. i' _' N
    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。" _/ t' X  ?/ p. l8 D
    ! x3 x5 @' |  H  F3 C
    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。
    . g+ \1 ?+ M' Q  p2 @+ P
    $ ~: ~( O3 h! f% Y8 `高斯分布:高斯分布一般指正态分布。5 [4 L! L. u; ]' Z7 E) q
    % s$ z* J7 h* ?/ a5 n1 p- d4 e$ F% W
    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。0 Z, i" V& L2 V- u% A3 p8 H( N
    数学中国 (1).png
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    3 b/ U1 o) u7 [/ s& w) k# d
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