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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)
    , ^; u  u3 t+ r! K2 H( M' l文件详细内容如下:
    ) {* e$ z2 b; l2 z6 S# _* x 逻辑回归.png
    9 C& X6 }9 `1 _% x3 r# D0 x. U$ R' h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。
    0 k1 a, l) M5 Y9 v; \7 E. @' Q- v0 c
    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。) u9 H% ~7 u5 p8 {5 `; F1 W
    / G! Z  B+ p2 n1 H, `+ X
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    : `- O8 P# y3 ]) b, l' N8 ]# ?
    % x1 f3 {- ]; f6 p+ k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。. D2 b* l  m  `5 V6 ?
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