4.机器学习之逻辑回归算法
分类，逻辑回归诞生了。逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件 ...
原文：Spark机器学习(2)：逻辑回归算法
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 或者 。 MLLib的逻辑回归类有两个：LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS，前者基于随机梯度下降，只支持 分类，后者基于LBFGS优化损失函数，支持多分类。 直接上代码： 运行结果 ...
2017-06-15 17:55 0 4044 推荐指数：
相关推荐
Spark机器学习(1)：线性回归算法
线性回归算法，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法，但是速度比较慢，因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent)，梯度下降法又分为批量梯度下降法(Batch Gradient ...
python机器学习（六）回归算法-逻辑回归
一、概述 1.1、概念 是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。 1.2、按预测标签的数据类型分 连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵 ...
Python机器学习算法 — 逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上 ...
机器学习算法 --- 逻辑回归及梯度下降
一、逻辑回归简介 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相 ...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归
【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归 在上一篇算法中，线性回归实际上是 连续型 的结果，即 \(y\in R\) ，而逻辑回归的 \(y\) 是离散型，只能取两个值 \(y\in \{0,1\}\)，这可以用来处理一些分类的问题。 logistic函数 我们可能会遇到一些分类 ...
机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression） zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 ...
机器学习之二：分类算法 之 逻辑回归
分类 分类应是极为常见的问题，我们生活周边的一切事物，皆是类别分明。机器学习领域，处理分类问题的方法有多种，如逻辑回归、支持向量机、以及无监督学习的K-mean等等。本文主要介始逻辑回归。 逻辑回归 逻辑回归，主要用于解决分类问题，例如二分类。 对于二分类问题，通过给出的样本\(（x,y ...