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基于逻辑回归的案件关联分析的综述报告.docx

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基于逻辑回归的案件关联分析的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于逻辑回归的案件关联分析的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于逻辑回归的案件关联分析的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于逻辑回归的案件关联分析的综述报告随着社会现代化和经济全球化的进一步推进,犯罪率也随之上升。为了有效打击犯罪,警方需要了解犯罪的本质和特征,掌握相关信息,这就需要对案件关联进行分析。传统的方法是基于经验和假设,但这些方法有时不太准确,无法覆盖所有情况。因此,越来越多的研究者开始探究使用逻辑回归算法来分析案件关联的可行性。一、逻辑回归算法的基本原理逻辑回归是一种用于二元分类的机器学****算法。它基于线性回归的原理,将线性函数通过一个sigmoid函数进行映射,使输出值在0到1之间,并且输出值可以看作是某一类的概率。在训练过程中,逻辑回归算法应用极大似然估计来估计参数,而在预测过程中,算法应用所学的参数来为每个样本预测一个概率值,然后将概率值转化为二元分类的结果。二、案件关联分析的基本原理案件关联分析是为了确定一系列事实是否有共同的元素,从而建立它们之间的联系。这些元素可以涉及到任何共同点,包括地点、时间、嫌疑人甚至是目击者。一旦这些共同点被确定下来,就可以为调查人员提供有效的线索,帮助他们找到更多的证据,进一步了解罪犯的行踪和身份。三、逻辑回归在案件关联分析中的应用逻辑回归算法的一大优势是可以从大量的数据中找到不同情况间的关联规律。因此,逻辑回归算法适用于案件关联分析。在这里,逻辑回归分类器被用于建立案件之间和嫌疑人之间的联系,从而为调查人员提供有用的信息。在具体实现时,我们需要将数据预处理为二元形式,将所有的案件和嫌疑人转换为二进制向量。之后,将这些向量传入逻辑回归算法进行训练,并使用该分类器获取相关数据集的预测。最终,交叉检验或其他相关技术可用于评估模型的准确性。四、逻辑回归在案件关联分析中的优势使用逻辑回归算法进行案件关联分析的优势在于::逻辑回归是一种简单而高效的机器学****算法,针对大数据集可提供高效的分析解决方案。:逻辑回归可适用于各种类型的案件和嫌疑人,而不受特定类型案件或犯罪分子的限制。:逻辑回归模型易于扩展和修改,可以针对不同的数据类型进行分析,同时也可以根据实际情况进行后期优化。四、结论逻辑回归算法是一种有效的工具,可用于案件关联分析。通过利用这种机器学****方法,调查人员可以更快地找到案件之间和嫌疑人之间的联系以及其他有关线索,从而更加有效地打击犯罪。逻辑回归的高效性、普适性和可扩展性使其成为一种重要的技术工具。当然,在实际应用中,还需要考虑数据处理的效率和准确性等问题,以便最大程度地发挥逻辑回归算法的优势。