原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3816289.html 本文以spark 1.0.0版本MLlib算法为准进行分析 一、代码结构 逻辑回归代码主要包含三个部分 1、classfication:逻辑回归 ...
交叉验证应用与各种算法中,用于验证超参数的最优值。 常用的算法有逻辑回归 神经网络 ALS SVM 决策树等。 Spark中采用是k折交叉验证 k fold cross validation 。举个例子,例如 折交叉验证 fold cross validation ,将数据集分成 份,轮流将其中 份做训练 份做验证, 次的结果的均值作为对算法精度的估计。 折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集 ...
2017-06-03 17:39 0 2106 推荐指数:
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逻辑回归本质上也是一种线性回归,和普通线性回归不同的是,普通线性回归特征到结果输出的是连续值,而逻辑回归增加了一个函数g(z),能够把连续值映射到0或者1。 MLLib的逻辑回归类有两个:LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...
sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm im ...
首先说一下两种学习方式: lazy learning 和 eager learning。 先说 eager learning, 这种学习方式是指在进行某种判断(例如,确定一个点的分类或者回归中确定某个点对应的函数值)之前,先利用训练数据进行训练得到一个目标函数,待需要时就只利用训练好的函数 ...
交叉验证:拟合的好,同时预测也要准确 我们以K折交叉验证(k-folded cross validation)来说明它的具体步骤。{A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9}">{A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9} 为了简化,取k=10。在原始数据 ...
1、概念 2、code,参考地址:https://github.com/asker124143222/spark-demo 3、result ...
, adaboost的损失函数是 expotional loss ,svm是hinge loss,常见的回归模型通常用 ...
逻辑回归详细推导:http://lib.csdn.net/article/machinelearning/35119 面试常见问题:https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1、LR和SVM有什么相同点 (1)都是监督分类 ...