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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) 4 A1 S. c3 r4 e5 G
    文件详细内容如下:) q, Q- Z4 N! z+ o; }
    逻辑回归.png 1 R* N# z6 I: T5 f
    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。- X7 e* J/ ^% |1 U

    ' i: }$ ^8 _1 F' V; i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。
    - O$ Y0 J( s- L8 J: g* a
    9 D; O! B# V3 Z1 r. B高斯分布:高斯分布一般指正态分布。
    ! W8 I% d; R; [( z8 C0 ?( E" m+ B2 G0 ?
    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。' _6 P; [; k5 d, I, F9 H
    数学中国 (1).png
    / r+ a! h' a/ o. @- `3 O) k8 [% k" s+ l' q" g4 u
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