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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)
    : s: S( ~* e2 c3 o8 g文件详细内容如下:
    : O' @' G8 _( g: |2 X0 k, V& L 逻辑回归.png % u' a) I! g( G
    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。( i, j% Z0 k* t$ u  X

    , a! @, e1 F, W) s+ H& R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。
    + _5 W, }; p3 m( z6 I5 v1 C3 Q
    # |) r3 a) t0 D8 v) R高斯分布:高斯分布一般指正态分布。7 ^" D  S& {. _  O$ ]# e! ^* n2 }% d6 g
    # L( e: l0 O) m) A4 j  Y8 h
    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。* o8 Q+ A% V* n- D& p5 [
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