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贝叶斯框架下稀疏Logistic回归模型的理论、实践与优化.docx

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贝叶斯框架下稀疏Logistic回归模型的理论、实践与优化

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今的数据驱动时代，分类问题作为机器学习和统计学领域的核心任务之一，广泛应用于众多领域。无论是金融领域的信用风险评估、医学领域的疾病诊断，还是市场营销领域的客户分类，准确的分类模型都能为决策提供关键支持，具有重要的现实意义。

Logistic回归模型作为一种经典的分类方法，在分类任务中占据着重要地位。其基本原理是基于Logistic函数，将输入特征的线性组合映射到一个概率值，从而实现对样本类别的预测。以医学领域为例，假设我们要预测患者是否患有某种疾病，Logistic回归模型可以通过分析患者

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