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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) ) p0 B4 |" u  p& v3 I' f
    文件详细内容如下:
    / ]9 F9 `; `, h 逻辑回归.png
    + l* U% J/ j5 Z( o1 m2 ^6 t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。
    % c$ {* I# X3 T4 f6 c9 s- I" k' T: P3 {3 y1 u" f; |
    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。
    7 s* u  S- s0 t0 K6 i
    + C7 j' g2 t4 j( g高斯分布:高斯分布一般指正态分布。5 F& [; h( ~/ C
    # y: o7 D) G! y+ `( [  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。1 `7 R. T- {) l+ a6 \3 @* U
    数学中国 (1).png
    2 ]9 L! p0 k( e
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