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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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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2021-10-7 22:20 |显示全部楼层 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    逻辑回归.zip (37.33 MB, 下载次数: 15, 售价: 2 点体力)
    ; {4 A" K/ q+ G' V' d" M文件详细内容如下:. a, b$ j& ?. }: A, A/ R5 x
    逻辑回归.png ! y8 {+ N: z8 @1 n
    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。
      H" z6 x8 e9 q5 q0 b4 k8 ^% P) A
    / m. I' h  ]+ u5 |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& l6 _+ k# {- s0 j7 ]
    8 x# d1 {; k$ A) _. F) `
    高斯分布:高斯分布一般指正态分布。1 Y- |9 B- U: q8 ?

    6 B5 c' }/ O* {' _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。
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