導入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apac ...

案例1:使用邏輯回歸模型,預測客戶的信用評級 數據集中采用defect為因變量,其余變量為自變量 1.加載包和數據集 2.查看數據集, 結論:一共有10000行數據,56個變量,其數據集中沒有空值,但是有極大值存在 3,數據清洗 ...

首先得明確邏輯回歸與線性回歸不同，它是一種分類模型。而且是一種二分類模型。 首先我們需要知道sigmoid函數，其公式表達如下： 其函數曲線如下： sigmoid函數有什么性質呢？ 1、關於（0,0.5） 對稱 2、值域范圍在(0,1)之間 3、單調遞增 4、光滑 5、中間 ...

機器學習課程的一個實驗，整理出來共享。 原理很簡單，優化方法是用的梯度下降。后面有測試結果。 運行結果如下圖 博客首頁 ...

代價函數，原理參考 https://www.jianshu.com/p/4cfb4f734358 代碼 error輸出: [[-36.41425331]][[-12.723760 ...

本文基於yhat上Logistic Regression in Python，作了中文翻譯，並相應補充了一些內容。本文並不研究邏輯回歸具體算法實現，而是使用了一些算法庫，旨在幫助需要用Python來做邏輯回歸的訓練和預測的讀者快速上手。 邏輯回歸是一項可用於預測二分類結果(binary ...

邏輯回歸常用於分類問題，最簡單諸如二分類問題：是否是垃圾郵件？比賽是贏是輸？ 對於線性回歸問題， z = w0*x0+w1*x1+w2*x2+... 一般的通過最小二乘法學習參數w來預測 給定一個x值時z的大小，其值域在(-∞,+∞)，而對於分類問題，顯然預測值是離散的，通過引入S函數先將值域 ...

概念 針對因變量為分類變量而進行回歸分析的一種統計方法，屬於概率型非線性回歸 　　優點：算法易於實現和部署，執行效率和准確度高 　　缺點：離散型的自變量數據需要通過生成虛擬變量的方式來使用 在線性回歸中，因變量是連續性變量，那么線性回歸能根據因變量和自變量存在的線性關系來構造回歸 ...