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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) 3 ^4 a% b. R# F) I) ?1 E: Z
    文件详细内容如下:! |! F* e: K/ e* c& o3 F, J
    逻辑回归.png
    # Q6 K& E9 y/ D9 I! o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。* d5 L: G' S" u* W3 ?

    2 Q4 d$ U( Z0 Q- }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。
    , t4 I9 g4 z3 u& }; G* B/ O/ f- q' P% m) }8 F% W0 q
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    ' X# A0 ~) H  H" P* S" Q' N
      }9 U) S4 w0 {/ n* c% ~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。
    $ m% @' O* w; p6 l4 l6 J/ G( v 数学中国 (1).png
    2 B- J# |9 e0 t$ X% r
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