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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)
    . x! Q9 v- u& d3 A文件详细内容如下:
    8 D- T2 V( K0 k6 g8 Q- u 逻辑回归.png % ~2 m2 C8 E8 ~/ 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。
    + Z7 v/ x9 o0 \6 s8 r! w
    7 m, g/ |& A0 u7 d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。0 h# h2 h4 Z$ |: w

    5 `, K+ v- F) F1 z' ^高斯分布:高斯分布一般指正态分布。6 U9 P. }! W- }5 J- V9 C. G' ^

    8 U7 q7 i1 f& E( Z9 X* o' \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。
    - d) _- q6 z6 L6 X) h  W5 h+ m4 Z 数学中国 (1).png
    8 ]! A( t4 s' Q  f
    % U" R$ J. U) k6 z0 n
    2021年研究生比赛各备战QQ群:
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