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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)
    0 t) m4 o. `$ ?. ]( r文件详细内容如下:" c+ r  M$ a' S
    逻辑回归.png
    % D- ~$ R3 S4 y7 N! h  f6 T7 J% M- 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。
    1 ~0 r8 W& u* T. @5 x$ ~% h* J/ x. z4 o& |* r' o8 x
    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。* J6 P7 S4 U7 ^7 X. a+ Q- T" ?

    ) ^0 H4 i5 J' C; M5 X高斯分布:高斯分布一般指正态分布。$ G) Z5 R5 p* C

    ( J) A) O- x- j+ F- u  S" {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。" A- b' }" F0 w$ z4 L( ]
    数学中国 (1).png 4 u' K6 B; `( q* M  r
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