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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)
    / u3 U0 a4 B; _0 Y+ i6 J文件详细内容如下:1 R4 o$ @0 \: u- {
    逻辑回归.png
    7 e  V5 c# ~" a" e+ Z. F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。& |7 m" q4 F0 @: ]
    0 W6 O5 a( c2 a! L6 k0 T
    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。
    $ D9 c4 N) r) m7 S* A
    ! r$ B  Y% v, w  V. v高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    ( C/ R" p8 w& ^9 N  Z: O* L
    2 R& u( a  G+ e: P, w+ @+ ?5 n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。
    - h& q: g; a# I# e( N# |8 u 数学中国 (1).png 4 L7 j! A' ~  h; K

      D+ z6 A5 C& n
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