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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) - v; b" L8 i* z1 |4 z) {+ `$ @
    文件详细内容如下:, Y4 T' n9 a/ S# X: ?. ^) l
    逻辑回归.png ; X9 Z- \, S/ j+ }
    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。/ Q5 s/ z6 k1 v9 l

    2 s: x6 ?' q! _5 X4 \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。$ s' K* x; l5 b& N0 t5 `7 G2 P
    ; r- X6 K* T9 J9 X7 O
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    8 V# j, S% Y2 p6 N4 g8 z) |4 r% h+ V. C/ S& v) [8 ?8 ^% W: u0 P
    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。- M  `% L5 l5 z  x7 |" C' z( l  ^
    数学中国 (1).png % A, k; R  b. y) Z- M

    3 G" F* K$ n1 ], A2 W/ N" j9 p
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