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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) / b$ S2 W, R9 S6 D. B4 y8 c
    文件详细内容如下:
    , }  ~' T4 q1 E+ q 逻辑回归.png ' l" q" _- q9 [' i* r
    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。
    4 z4 J& w/ `; [' F
    % u6 m' T# G1 q5 p8 R$ v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。
    $ Q( `0 l( S( N  H* H
    # @% Y4 l1 _% I% f高斯分布:高斯分布一般指正态分布。+ ^. Q3 z, ^  x) H. L2 I

    6 a$ D4 A5 {2 |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。
    : n% \# C* V# h; b! f 数学中国 (1).png
    3 r2 i% ]; u8 b: x  L5 ]
    4 g  P6 B$ H+ y5 c1 y: h
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