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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)
    $ L# B4 T6 G) g4 U: m  u5 Q文件详细内容如下:
    $ g& h! ?/ Y5 v% x 逻辑回归.png . Q+ y0 K" o& l' h9 q: `
    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。
    3 r% N: R6 F0 z1 W3 m6 S3 f3 a5 ^3 D& U1 ^; ^1 V5 u
    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。8 ~7 n% S9 ?! ~3 G$ V
    7 e) }1 r5 ]7 ~. d
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    : ]1 b4 R* @7 J9 O/ \
    ) F& ^' ^$ C; k( g0 j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。% `0 u7 r: e) _, ~: H
    数学中国 (1).png 6 a2 S5 B7 i, i
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