毕业设计（论文）开题报告：机器学习之逻辑斯蒂回归模型及应用研究

PAGEPAGE2毕业设计（论文）开题报告题目机器学习之逻辑斯谛回归模型及应用研究专业信息与计算科学姓名班级学号指导教师提交时间综述本课题的研究动态，说明选题的依据和意义机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和智能计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。本课题研究机器学习中比较基础的逻辑斯谛回归模型，以及误差分析，并将这些算法在某些领域中进行应用。现实生活中，机器学习以及渗入到我们生活中的各处，所以学习和学会更好的使用它，这样才能让我们的社会更加和谐，推动社会的发展，逻辑斯蒂回归模型，实际上是一种研究分类的模型，对于大数据时代，数据给我的计算出的结果，更加具有权威，所以机器学习之逻辑斯蒂回归模型及应用研究十分必要。本课题研究的基本内容，拟解决的主要问题和难点问题基本内容：首先是对于机器学习内容的了解，机器学习这几年发展很迅速，也很成熟了，台大的机器学习以及斯坦福大学的机器学习，已经很成熟，也取得优秀的成果，对我们来说很有必要学习。我们研究的另一个核心就是逻辑斯蒂回归模型，虽然说一个线性回归模型，然而实际上是一个解决分类问题，主要是二分类的模型，对于很多领域用处很广，金融业，医药业，房地产等等，通过数据返回的结果，往往更加准确并且具有真实性。主要问题和难点问题:1.主要问题是对于逻辑斯蒂回归模型的求解，一般求解方法用梯度下降（GradientDescent）,这也一个难点吧；2.还有一个难点就是通过机器学习，将通过数据集D产生的f,然后演算出逻辑回归模型，对这个模型的优化，也是一个难点，因为这是二分类的问题，结果不可能百分之一百正确，只能尽可能的去优化它。三、研究步骤、方法及措施：1、通过老师给的学习资料学习机器学习的相关知识，理解什么是机 器学习，以及机器学习的原理和过程；2、研究逻辑斯谛回归模型在机器学习领域中的应用，深入研究逻辑 斯谛回归模型的算法原理；3、通过软件建立逻辑斯谛回归模型，并且对模型进行一些后必要的 数据测试以及相关实验；4、对建立的回归模型进行分析和评价；5、撰写毕业论文；6、翻译外文科技文献；提交论文和翻译文献，做答辩讲稿，准备答辩。四、工作进度：序号设计（论文）各阶段名称日期1查阅、学习文献资料，结合已学过的课程，明确逻辑斯谛回归的理论、方法、步骤；撰写开题报告；毕业实习1-5周2研究逻辑斯谛回归模型在某领域中的应用；5-8周3通过软件建立逻辑斯谛回归模型；9-10周4对建立的回归模型进行分析和评价；撰写论文初稿11-12周5撰写毕业论文13-14周6外文翻译资料，修改、提交论文，准备答辩。15-16周五、主要参考文献：[1]李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2012[2]Pang-Ning，MichaelSteinbachVipinKunar.数据挖掘导论（完整版）[M].北京：人民邮电出版社[3]黄陈锋.基于粗集一支持向量机的电力供需预警研究[D].北京华北电力大学,2006[4]吕科奇.基于支持向量机的工程项目投资估算方法研究[D].浙江:浙江人学,2004[5]Varfis.Univariateeconomictimeseriesforecastingbyconnectionistmethods[C].IEEEICNN.1990(90):342-345.[6]Lapedes.Nonlinearsignalprocessingusingneuralnetworks:Predictionandsystemmodeling[R].TechnicalReportLA-UR-87-2662.LosAlamosNationalLaboratoryNM,1987,54-56.[7]罗士勋.人民币汇率预测和风险管理研究[D].吉林大学，2005.[8]楚翠玲，马恩涛.我国地方政府性债务风险预警研究-基于BP神经网络的分析[J].广西财经学院学报,2016(5):58-67[9]刘潋滟.我国财政风险监测预警方法优选及BP神经网络模型实践[D].云南财经大学，2016.[10]薛晔，蔺琦珠，任耀.我国通货膨胀风险的预测模型-基于决策树BP神经网络[J].经济问题，2016（1）：82-89.六、指导教师审核意见：指导教师签字：年月日七、专业系（教研室）评议意见：系（教研室）主任签字：年