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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)
    # `: G; V7 ]9 E6 t( M' E: c/ E文件详细内容如下:1 {9 J4 u0 z& c9 m1 V1 S4 T
    逻辑回归.png
    0 t) s, @8 c" n7 n# |3 X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。
    1 @) O' N5 N9 x+ I
    , J1 P: i/ J) x; {' U' t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 v$ J/ o* m3 n" Y& H; e2 K4 b# c+ m# {- g9 C" C8 }. S
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。) a) r4 z6 g6 \& V% a% D

    0 j" `& F8 D6 \0 g6 u0 Y" Z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。
    3 {+ l6 Z, `5 }3 j) c* I9 G 数学中国 (1).png
    3 Z6 M" ^9 \! V4 L9 ^1 C2 [/ r  u4 g9 S4 h# Y- E( ~8 s  Z
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