1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中,处理的因变量都是数值型区间变量,建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型: 而在采用回归模型分析实际问题中,所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量 ...
SparkMLlib分类算法之逻辑回归算法 一 ,逻辑回归算法的概念 参考网址:http: blog.csdn.net sinat article details 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族 主要为二分类 ,而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同。逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属 分到哪个类别 及可能性 分到某一类别的概率 ...
2017-05-20 16:18 0 4184 推荐指数:
1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中,处理的因变量都是数值型区间变量,建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型: 而在采用回归模型分析实际问题中,所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量 ...
逻辑回归由于其简单、高效、可解释性强的特点,在实际用途中十分的广泛:从购物预测到用户营销响应,从流失分析到信用评价,都能看到其活跃的身影。可以说逻辑回归占据了分类算法中非常重要的地位。 逻辑回归:logistic regression,LR。模型公式是Logistic函数 ...
Lineage逻辑回归分类算法 线性回归和逻辑回归参考文章: http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05 ...
分类算法之逻辑回归(Logistic Regression) 1.二分类问题 现在有一家医院,想要对病人的病情进行分析,其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断,现在有一批数据集是关于肿瘤大小的,任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性。这就是一个很典型的二分类问题,即输出的结果只有两个值 ...
SparkMLlib回归算法之决策树 (一),决策树概念 1,决策树算法(ID3,C4.5 ,CART)之间的比较: 1,ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时,采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性,在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息 ...
一、逻辑回归算法简介 目的:经典的二分类算法 机器学习算法选择:先逻辑回归再复杂算法 决策边界:可以是非线性的 逻辑回归算法分三步(原理):(1)需要确定一个预测函数,即预测出一个值来判断归属哪一类,可定义预测值大于某个阈值判断为一类,反之为另一类;(2)为了计算参数,我们需要定义一个损失 ...
SparkMLlib分类算法之支持向量机 (一),概念 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲,它是一种二类 ...
SparkMLlib分类算法之决策树学习 (一) 决策树的基本概念 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成 ...