1.什么是邏輯回歸 在前面講述的回歸模型中,處理的因變量都是數值型區間變量,建立的模型描述是因變量的期望與自變量之間的線性關系。比如常見的線性回歸模型: 而在采用回歸模型分析實際問題中,所研究的變量往往不全是區間變量而是順序變量或屬性變量 ...
SparkMLlib分類算法之邏輯回歸算法 一 ,邏輯回歸算法的概念 參考網址:http: blog.csdn.net sinat article details 邏輯回歸與線性回歸類似,但它不屬於回歸分析家族 主要為二分類 ,而屬於分類家族,差異主要在於變量不同,因此其解法與生成曲線也不盡相同。邏輯回歸是無監督學習的一個重要算法,對某些數據與事物的歸屬 分到哪個類別 及可能性 分到某一類別的概率 ...
2017-05-20 16:18 0 4184 推薦指數:
1.什么是邏輯回歸 在前面講述的回歸模型中,處理的因變量都是數值型區間變量,建立的模型描述是因變量的期望與自變量之間的線性關系。比如常見的線性回歸模型: 而在采用回歸模型分析實際問題中,所研究的變量往往不全是區間變量而是順序變量或屬性變量 ...
邏輯回歸由於其簡單、高效、可解釋性強的特點,在實際用途中十分的廣泛:從購物預測到用戶營銷響應,從流失分析到信用評價,都能看到其活躍的身影。可以說邏輯回歸占據了分類算法中非常重要的地位。 邏輯回歸:logistic regression,LR。模型公式是Logistic函數 ...
Lineage邏輯回歸分類算法 線性回歸和邏輯回歸參考文章: http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05 ...
分類算法之邏輯回歸(Logistic Regression) 1.二分類問題 現在有一家醫院,想要對病人的病情進行分析,其中有一項就是關於良性\惡性腫瘤的判斷,現在有一批數據集是關於腫瘤大小的,任務就是根據腫瘤的大小來判定是良性還是惡性。這就是一個很典型的二分類問題,即輸出的結果只有兩個值 ...
SparkMLlib回歸算法之決策樹 (一),決策樹概念 1,決策樹算法(ID3,C4.5 ,CART)之間的比較: 1,ID3算法在選擇根節點和各內部節點中的分支屬性時,采用信息增益作為評價標准。信息增益的缺點是傾向於選擇取值較多的屬性,在有些情況下這類屬性可能不會提供太多有價值的信息 ...
一、邏輯回歸算法簡介 目的:經典的二分類算法 機器學習算法選擇:先邏輯回歸再復雜算法 決策邊界:可以是非線性的 邏輯回歸算法分三步(原理):(1)需要確定一個預測函數,即預測出一個值來判斷歸屬哪一類,可定義預測值大於某個閾值判斷為一類,反之為另一類;(2)為了計算參數,我們需要定義一個損失 ...
SparkMLlib分類算法之支持向量機 (一),概念 支持向量機(support vector machine)是一種分類算法,通過尋求結構化風險最小來提高學習機泛化能力,實現經驗風險和置信范圍的最小化,從而達到在統計樣本量較少的情況下,亦能獲得良好統計規律的目的。通俗來講,它是一種二類 ...
SparkMLlib分類算法之決策樹學習 (一) 決策樹的基本概念 決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發生概率的基礎上,通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率,評價項目風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成 ...