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 ...

一、回归预测简介 现在我们知道的回归一词最早是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton在根据上一年的豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸时首次使用了回归预测。他在大量的对象上应用了回归分析，包括人的身高。他注意到，如果双亲的高度比平均高度高的话，则他们的子女也倾向于 ...

理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现 ...

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 ...

一、LR分类器（Logistic Regression Classifier） 在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组权值w0,w1, …, wn，当测试样本的数据输入时，这组权值与测试数据按照线性加和得到x = w0+w1x1+w2x2+… wnxn，这里x1,x2 ...

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回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测 ...

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 ...