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逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法，该算法基于一组自变量，预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值，作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反，它适合线性预测一个或多个因变量的线，逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的，因为影响帕金森氏病分类（PD）的属性没有线性相关；相反，它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
机器学习早期发现神经退行性疾病
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