4.機器學習之邏輯回歸算法
分類，邏輯回歸誕生了。邏輯回歸（Logistic Regression）主要解決二分類問題，用來表示某件 ...
原文：Spark機器學習(2)：邏輯回歸算法
邏輯回歸本質上也是一種線性回歸，和普通線性回歸不同的是，普通線性回歸特征到結果輸出的是連續值，而邏輯回歸增加了一個函數g z ，能夠把連續值映射到 或者 。 MLLib的邏輯回歸類有兩個：LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS，前者基於隨機梯度下降，只支持 分類，后者基於LBFGS優化損失函數，支持多分類。 直接上代碼： 運行結果 ...
2017-06-15 17:55 0 4044 推薦指數：
相關推薦
Spark機器學習(1)：線性回歸算法
線性回歸算法，是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 1. 梯度下降法 線性回歸可以使用最小二乘法，但是速度比較慢，因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent)，梯度下降法又分為批量梯度下降法(Batch Gradient ...
python機器學習（六）回歸算法-邏輯回歸
一、概述 1.1、概念 是一種名為“回歸”的線性分類器，是由線性回歸變化而來的，一種廣泛使用於分類問題中的廣義回歸算法。 1.2、按預測標簽的數據類型分 連續型變量：通過線性回歸方程z，線性回歸使用輸入的特征矩陣 ...
Python機器學習算法 — 邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸--簡介 邏輯回歸(Logistic Regression)就是這樣的一個過程：面對一個回歸或者分類問題，建立代價函數，然后通過優化方法迭代求解出最優的模型參數，然后測試驗證我們這個求解的模型的好壞。 Logistic回歸雖然名字里帶“回歸”，但是它實際上 ...
機器學習算法 --- 邏輯回歸及梯度下降
一、邏輯回歸簡介 logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。 logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），因此與多重線性回歸分析有很多相 ...
【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸
【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...
機器學習算法與Python實踐之（七）邏輯回歸（Logistic Regression）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 機器學習算法與Python實踐之（七）邏輯回歸（Logistic Regression） zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 ...
機器學習之二：分類算法 之 邏輯回歸
分類 分類應是極為常見的問題，我們生活周邊的一切事物，皆是類別分明。機器學習領域，處理分類問題的方法有多種，如邏輯回歸、支持向量機、以及無監督學習的K-mean等等。本文主要介始邏輯回歸。 邏輯回歸 邏輯回歸，主要用於解決分類問題，例如二分類。 對於二分類問題，通過給出的樣本\(（x,y ...