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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 P% |/ r$ V$ S% m( F& L5 L4 f4 l文件详细内容如下:
    + L! W* P% V4 Q1 d 逻辑回归.png 1 A  ^* p5 @1 R$ B
    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。
    + I2 _2 C& K7 s# r1 Y, g$ x$ N+ K- v. D) R3 |  S3 E
    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。
    - m7 T" C) W& K# K8 @# ~* z- W8 _% H/ ?0 ]3 p
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    0 m/ E! B2 G7 l7 ?9 D
    0 A; }. A1 x9 L6 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。
    * t6 f+ r, a8 ~+ }/ Q: @5 e) _# o" B- { 数学中国 (1).png $ D, V3 c$ G/ ~& }, L

    & u& a6 P: z3 z. Y! j; |2 N, ]% j, H
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