一、spark ml介绍spark ml对机器学习算法的api进行了标准化，使将多个算法合并到一个管道或工作流变得更容易。为了更清楚了解，从以下及几个方面展开说明。DataFrame:这个ML API使用Spark SQL的DataFrame作为ML数据集，它可以容纳各种数据类型。例如，DataFrame可能有不同的列存储文本、特征向量、真实标签和预测。Transformer: Transform
逻辑回归和极大似然估计是统计学和机器学习中重要的概念，它们之间有着密切的关系。在本文中，我们将探讨逻辑回归和极大似然估计之间的关系，以及它们在实际应用中的作用。逻辑回归逻辑回归是一种常用的监督学习模型，通常用于处理分类问题。与线性回归不同，逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的概率值，用来表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归模型的参数可以通过最大化似然函数来进行估计，这就引出了与极大似然估计的关系。
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2024-10-11 09:10:06
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第四天的时候学习逻辑回归可使用sigmod函数做一个比较合理的预测，因为sigmod函数值域范围恰好为【-1,1】，而且导数比较容易得到。今天就用一个简单的例子来说明。 该数据集包含了社交网络中用户的信息。这些信息涉及用户ID,性别,年龄以及预估薪资。一家汽车公司刚刚推出了他们新型的豪华SUV
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2024-05-06 20:37:44
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机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）逻辑回归为分类模型，最突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高1.1 逻辑回归的应用逻辑回归模型应用领域 1.大多数医学领
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2024-03-29 13:10:51
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商业背景：随着三大运营商和民营企业的迅猛发展，移动市场竞争激烈，市场日趋饱和，各通信运营商的发展重心由发展新用户过渡到维系保有老用户，为了更好支撑老用户维系工作，用户流失预警作为其中一项重要环节被尤其重视，本案例是基于电信集团某省公司几千万用户数据展开。 本案例只展示核心步骤及相关代码，使用工具为Python，主要算法和技术为LR、RandomForest、交叉验证法、网格搜索调优参数。第一步、数
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2024-04-01 22:00:12
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1 简介逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），也可以处理多分类问题。线性回归是用来预测连续变量的，其取值范围（-∞，＋∞），而逻辑回归模型
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2023-07-02 15:45:52
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logistic Regression（逻辑回归）是一种概率线性模型，主要用来解决判别概率问题，即用于对样本进行分类。一、逻辑回归与线性回归 在线性回归模型中，主要是训练出输入x与输出y的一个映射关系，输出一般是连续的，模型形如 在逻辑回归模型中，输入可以是连续的[-∞,+∞]，但是输出一般是离散的，也就是输出是有限个值。例如，其值域可以只有两个值{0, 1}，这两个值可以表示
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2024-05-05 11:12:03
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本节将对比线性回归，说明逻辑回归的原理。1、原理注：逻辑回归，属于二分类问题，是分类算法，预测的是离散值；不是回归算法2、实现代码：# 逻辑回归python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# sigmoid函数(逻辑函数),也即假设函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.ex
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2023-07-03 22:49:51
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环境 spark-1.6 python3.5一、逻辑回归逻辑回归又叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。线性回归要求因变量必须是连续性的数据变量，逻辑回归要求因变量必须是分类变量，可以是二分类或者多分类(多分类都可以归结到二分类问题)，逻辑回归的输出是0~1之间的概率。比如要分析年龄，性别，身高，饮食习惯对于体重的影响，如果体重是实际的重量，那么就要使用线性回归。如果将体重
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2023-07-04 19:36:07
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一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用logistic回归。logistic回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)函数来预测。下面介绍一个线性逻辑回归的案例，这里被用来处理二分类和多分类问题。一 实例描述假设某肿瘤医院想用神经网络对已有的病例数据进行分类，数据的样本特
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2024-04-03 09:07:49
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一、概述1、Logistic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归 Logistic回归是分类方法，利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。2、sigmoid函数 如果我们有合适的参数列向量θ([θ0,θ1,…θn]^T)
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2024-03-26 06:03:05
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1.逻辑回归(Logistic Regression)GitHub地址(案例代码加数据)1.1逻辑回归与线性回归的关系逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。首先我们先来看一个函数，这个函数叫做Sigmoid函数：函数中t无论取什么值，其结果都在[0,-1]
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2024-06-04 13:00:33
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目录1 简介2 逻辑回归的应用3 逻辑回归的适用范围4 逻辑回归与线性回归的区别联系5 逻辑回归训练 1 简介概念： 是分类变量的分类算法2 逻辑回归的应用（1）预测某人是否有心脏病 （2）预测病人的致死率 （3）预测用户的购买意向 （4）预测工程或产品的失败率 （5）预测房主拖欠抵押贷款的可能性3 逻辑回归的适用范围（1）两面性的问题 （2）需要计算可能性 （3）需要一个线性决策边界 （4）需
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2024-02-19 22:24:58
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边阅边写1.官方文档https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression逻辑回归，尽管名字带有“回归”，但它实际是一个分类模型而不是回归模型。在文献上，逻辑回归又称logit回归、最大熵分类或对数线性分类器。在这个模型中，使用逻辑函数对单次实验结果的可能性进行建模。在scikit-learn中实施
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2024-01-08 13:15:43
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1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来 要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示：
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2023-06-26 13:36:29
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有空整理了一下机器视觉的内容，将halcon里面的例子，我认为比较好理解的东西整理出来，机器视觉现在国内应用得还不多，前途是光明的，道路是曲折的。反正平时也讨论多，但也没有见过比较成熟的实际应用，参观过政府的车牌析别的工程，但好像也没有真的放到道路上使用。应该是数据采集还有些问题没有解决吧。闲话少说。看下面：其实有几个应用有些重叠。一言闭之，流程：找到感兴趣区域，分析对象。
原创
2008-11-06 14:14:40
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目录第一章：逻辑回归的应用场景第二章：逻辑回归的原理1.输入2.Sigmoid函数3.损失函数4.优化损失采用梯度下降：第三章 逻辑回归应用案例1.数据集 2.具体流程1.读取数据 2.缺失值处理3.划分数据集4.标准化5.预估器流程6.模型评估7.结果展示第四章 分类评估算法 1.分类的评估方法------精确率与召回率精确率：召回率：F1-score2.分类的评估
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2024-05-06 20:36:34
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逻辑回归 逻辑回归简介 [了解]应用场景 预测疾病(是阳性,不是阳性) 银行信任贷款(房贷,还是不房贷) 情感分析(正面,负面) 预测广告点击率(点击,不点击)  
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2024-08-30 19:28:37
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在前文中讲了线性回归，但是线性回归主要用作回归任务，如果要做分类任务，可以采用逻辑回归。虽然它们名字里都有回归俩字，但是逻辑回归是用来分类用的。。线性回归的方程返回值是个任意实值，想要用这个值对特征类别进行判定，我们无法找到一个稳定的阈值（因为返回值是任意的，无法找到一个固定的阈值来将两类分隔开）。如果我们能将这个值映射到0到1之间，那么我们就可以在(0, 1)范围内找一个固定值来分隔两类特征（这
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2024-04-03 09:22:55
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1、什么是逻辑回归算法？逻辑回归算法是一种二分类算法，用于预测一个二分类目标变量的概率。它基于线性回归模型，但使用了sigmoid函数将结果映射到0和1之间，表示目标变量为1的概率。逻辑回归算法常用于解决二分类问题，如预测某个人是否会购买某个产品、某个病人是否患有某种疾病等问题。逻辑回归算法的应用场景包括广告点击率预测、信用风险评估、客户流失预测、文本分类等。在这些场景中，逻辑回归算法可以对数据进
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2024-01-15 06:55:55
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