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 ...

一、回歸預測簡介 現在我們知道的回歸一詞最早是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton在根據上一年的豌豆種子的尺寸預測下一代豌豆種子的尺寸時首次使用了回歸預測。他在大量的對象上應用了回歸分析，包括人的身高。他注意到，如果雙親的高度比平均高度高的話，則他們的子女也傾向於 ...

理論上講線性回歸模型既可以用於回歸，也可以用於分類。解決回歸問題，可以用於連續目標值的預測。但是針對分類問題，該方法則有點不適應，因為線性回歸的輸出值是不確定范圍的，無法很好的一一對應到我們的若干分類中。即便是一個二分類，線性回歸+閾值的方式，已經很難完成一個魯棒性很好的分類器了。為了更好的實現 ...

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0或者1。 MLLib的邏輯回歸類有兩個：LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...

一、LR分類器（Logistic Regression Classifier） 在分類情形下，經過學習后的LR分類器是一組權值w0,w1, …, wn，當測試樣本的數據輸入時，這組權值與測試數據按照線性加和得到x = w0+w1x1+w2x2+… wnxn，這里x1,x2 ...

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回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。 本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然后嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據進行擬合。 擬合的目的是使得根據訓練數據能夠擬合出一個多項式函數，這個函數能夠很好的擬合現有數據，並且能對未知的數據進行預測 ...

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 ...