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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)
    2 X( {# ?# v4 c- v) e文件详细内容如下:& d9 q, g! F6 k' Z+ b
    逻辑回归.png
    ( e* R) w" }% q( U  C7 x1 p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。
    9 u' k/ R- I0 M( ]- X. L* B& k0 |: P
    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。1 y& f# o% P2 a

    2 j0 ~& e# n8 {$ g高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    . ~7 C  H( X8 `! F' r4 ~5 ^: q$ H$ F- x$ I& W5 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。' ?, R( Z7 j5 Y  V
    数学中国 (1).png / A/ J" R0 u- [
    ! [9 C) w! Z9 v3 j) w/ V
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