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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 |正序浏览
    |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)
    9 A! _0 I" c/ `% D文件详细内容如下:
      @  u2 ^9 C3 i- c# B& J- |- t 逻辑回归.png ( g7 M. R: o- s
    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。
    , O2 t9 ~& V( f! r6 f+ b* A0 ~1 }
    ! N* E) F/ W$ ?1 O0 n+ |# Z3 g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。
    3 V. _' O- O9 r; A- t. K- S. p) \. x3 V; l
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    ( C3 T4 f6 C5 M, E. \" }- A' T2 C8 d$ k3 Z0 b& Z4 M/ w
    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 s2 @1 z- I+ f0 A) q) k# \& w0 U 数学中国 (1).png 4 O4 p. ]5 a* d5 Y9 N
    : H2 l& S' l! n  {) A+ f' q
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