PAGEPAGE2畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開題報告題目機(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯斯諦回歸模型及應(yīng)用研究專業(yè)信息與計(jì)算科學(xué)姓名班級學(xué)號指導(dǎo)教師提交時間綜述本課題的研究動態(tài)，說明選題的依據(jù)和意義機(jī)器學(xué)習(xí)是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應(yīng)用的又一重要研究領(lǐng)域，也是人工智能和智能計(jì)算的核心研究課題之一?，F(xiàn)有的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒有什么學(xué)習(xí)能力，至多也只有非常有限的學(xué)習(xí)能力，因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。對機(jī)器學(xué)習(xí)的討論和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的進(jìn)展，必將促使人工智能和整個科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。本課題研究機(jī)器學(xué)習(xí)中比較基礎(chǔ)的邏輯斯諦回歸模型，以及誤差分析，并將這些算法在某些領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用?，F(xiàn)實(shí)生活中，機(jī)器學(xué)習(xí)以及滲入到我們生活中的各處，所以學(xué)習(xí)和學(xué)會更好的使用它，這樣才能讓我們的社會更加和諧，推動社會的發(fā)展，邏輯斯蒂回歸模型，實(shí)際上是一種研究分類的模型，對于大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)給我的計(jì)算出的結(jié)果，更加具有權(quán)威，所以機(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯斯蒂回歸模型及應(yīng)用研究十分必要。本課題研究的基本內(nèi)容，擬解決的主要問題和難點(diǎn)問題基本內(nèi)容：首先是對于機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容的了解，機(jī)器學(xué)習(xí)這幾年發(fā)展很迅速，也很成熟了，臺大的機(jī)器學(xué)習(xí)以及斯坦福大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)，已經(jīng)很成熟，也取得優(yōu)秀的成果，對我們來說很有必要學(xué)習(xí)。我們研究的另一個核心就是邏輯斯蒂回歸模型，雖然說一個線性回歸模型，然而實(shí)際上是一個解決分類問題，主要是二分類的模型，對于很多領(lǐng)域用處很廣，金融業(yè)，醫(yī)藥業(yè)，房地產(chǎn)等等，通過數(shù)據(jù)返回的結(jié)果，往往更加準(zhǔn)確并且具有真實(shí)性。主要問題和難點(diǎn)問題:1.主要問題是對于邏輯斯蒂回歸模型的求解，一般求解方法用梯度下降（GradientDescent）,這也一個難點(diǎn)吧；2.還有一個難點(diǎn)就是通過機(jī)器學(xué)習(xí)，將通過數(shù)據(jù)集D產(chǎn)生的f,然后演算出邏輯回歸模型，對這個模型的優(yōu)化，也是一個難點(diǎn)，因?yàn)檫@是二分類的問題，結(jié)果不可能百分之一百正確，只能盡可能的去優(yōu)化它。三、研究步驟、方法及措施：1、通過老師給的學(xué)習(xí)資料學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，理解什么是機(jī) 器學(xué)習(xí)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和過程；2、研究邏輯斯諦回歸模型在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的應(yīng)用，深入研究邏輯 斯諦回歸模型的算法原理；3、通過軟件建立邏輯斯諦回歸模型，并且對模型進(jìn)行一些后必要的 數(shù)據(jù)測試以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)；4、對建立的回歸模型進(jìn)行分析和評價；5、撰寫畢業(yè)論文；6、翻譯外文科技文獻(xiàn)；提交論文和翻譯文獻(xiàn)，做答辯講稿，準(zhǔn)備答辯。四、工作進(jìn)度：序號設(shè)計(jì)（論文）各階段名稱日期1查閱、學(xué)習(xí)文獻(xiàn)資料，結(jié)合已學(xué)過的課程，明確邏輯斯諦回歸的理論、方法、步驟；撰寫開題報告；畢業(yè)實(shí)習(xí)1-5周2研究邏輯斯諦回歸模型在某領(lǐng)域中的應(yīng)用；5-8周3通過軟件建立邏輯斯諦回歸模型；9-10周4對建立的回歸模型進(jìn)行分析和評價；撰寫論文初稿11-12周5撰寫畢業(yè)論文13-14周6外文翻譯資料，修改、提交論文，準(zhǔn)備答辯。15-16周五、主要參考文獻(xiàn)：[1]李航.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012[2]Pang-Ning，MichaelSteinbachVipinKunar.數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摚ㄍ暾妫M].北京：人民郵電出版社[3]黃陳鋒.基于粗集一支持向量機(jī)的電力供需預(yù)警研究[D].北京華北電力大學(xué),2006[4]呂科奇.基于支持向量機(jī)的工程項(xiàng)目投資估算方法研究[D].浙江:浙江人學(xué),2004[5]Varfis.Univariateeconomictimeseriesforecastingbyconnectionistmethods[C].IEEEICNN.1990(90):342-345.[6]Lapedes.Nonlinearsignalprocessingusingneuralnetworks:Predictionandsystemmodeling[R].TechnicalReportLA-UR-87-2662.LosAlamosNationalLaboratoryNM,1987,54-56.[7]羅士勛.人民幣匯率預(yù)測和風(fēng)險管理研究[D].吉林大學(xué)，2005.[8]楚翠玲，馬恩濤.我國地方政府性債務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究-基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析[J].廣西財經(jīng)學(xué)院學(xué)報,2016(5):58-67[9]劉瀲滟.我國財政風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警方法優(yōu)選及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)踐[D].云南財經(jīng)大學(xué)，2016.[10]薛曄，藺琦珠，任耀.我國通貨膨脹風(fēng)險的預(yù)測模型-基于決策樹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J].經(jīng)濟(jì)問題，2016（1）：82-89.六、指導(dǎo)教師審核意見：指導(dǎo)教師簽字：年月日七、專業(yè)系（教研室）評議意見：系（教研室）主任簽字：年