逻辑回归和SVM的异同点相同点：第一，LR和SVM都是分类算法。第二，如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。第三，LR和SVM都是监督学习算法。第四，LR和SVM都是判别模型。判别模型会生成一个表示P(Y|X)的判别函数（或预测模型），而生成模型先计算联合概率p(Y,X)然后通过贝叶斯公式转化为条件概率。简单来说，在计算判别模型时，不会计算联合概率，而
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2024-07-13 16:25:09
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逻辑回归逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的
原创
2022-08-01 20:24:06
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# Spark MLlib逻辑回归实现流程
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Spark MLlib库来实现逻辑回归。逻辑回归是一种二分类算法，常用于预测离散的输出。我们将通过以下步骤来实现逻辑回归：
1. 数据准备
2. 特征工程
3. 模型训练
4. 模型评估和预测
## 2. 数据准备
在实施逻辑回归之前，我们需要准备好我们的数据集。数据集应该是一个包含特征和标签的表格形式
原创
2023-10-23 09:08:54
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通常说的SVM与逻辑回归的联系一般指的是软间隔的SVM与逻辑回归之间的关系，硬间隔的SVM应该是与感知机模型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有的点都正确分类，训练数据中噪声的存在使得完全正确分类很可能造成过拟合。 软间隔SVM与逻辑回归的联系 要说软间隔SVM与联系就要看软间隔SVM的缘由。 软间隔SVM表示样本数据不必要求全部正确分类，允许少量的数据点犯错。于是将硬间隔SVM的优化
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2023-08-01 20:00:16
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最近因工作需要，学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发的SVM算法开源算法包。为了以后方便查阅，特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。 林教授年轻时照片 SVM属于十大挖掘算法之一，主要用于分类和回归。本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测。LIBSVM内置了多种编程语言的接口，本文选择Python。
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2024-05-24 11:13:56
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目录1、读取数据2、特征构造3、训练4、总结使用的测试数据为-不同国家的人通过不同的搜索引擎查找访问网站的数据,数据的表头如下:代码如下：1、读取数据from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName('log_reg').getOrCreate()
# 读取测试数据
df=spark.read.csv(
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2024-01-28 00:52:08
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从该序列的首元素往后观察，一旦出现乱序现象停止该轮观察，从该乱序元素开始逐
原创
2022-08-01 20:23:39
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# Spark实现线性回归与逻辑回归算法
## 引言
随着大数据时代的到来，机器学习和数据分析在各行各业中都发挥着重要作用。Spark作为一个大数据处理框架，提供了丰富的机器学习算法库，能够帮助我们高效地处理和分析大规模数据集。本文将介绍如何使用Spark实现线性回归和逻辑回归算法，帮助读者了解这两个常用的算法，以及如何在Spark中应用它们。
## 线性回归算法
线性回归是一种用于建立连续变
原创
2023-08-12 07:38:02
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更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning Spark中组件Mllib的学习之分类篇 1解释Limited-memory BFGS (L-BFGS or LM-BFGS) Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) algorithm =》 LBFGS ：Limited-memory Bro
原创
2023-01-04 11:08:41
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MLlib的官网文档：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html本节主要内容：一、MLlib简述二、基本数据类型三、汇总统计四、实例应用K-means算法一、MLlib简述：1.MLlib是什么？MLlib是Spark的机器学习(ML)库。它的目标是让实用的机器学习变得可扩展和容易。在高层次上，它提供以下工具:(1)ML算法:常用的学习算法，
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2023-11-22 18:03:43
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目录逻辑回归：二项逻辑回归：多项逻辑回归：逻辑回归： 逻辑回归是预测分类相应的常用方法。广义线性回归的一个特例是预测结果的概率。在spark.ml逻辑回归中，可以使用二线逻辑回归来预测二元结果，或者可以使用多项逻辑回归来预测多类结果。使用该family参数在这两种算法之间继续宁选择，或者保持不设置，Spark将推断出正确的变量。通过将family参数设置为“多项式”，可以将多项逻辑回归
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2024-01-20 22:41:19
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简介：Spark包含一个提供常见的机器学习（ML）功能的程序库，叫做MLlib。它提供了很多种机器学
原创
2022-11-28 15:44:34
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Spark机器学习之逻辑回归分类算法实现
原创
2023-10-19 13:58:03
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Spark机器学习之逻辑回归分类算法实现
原创
2021-07-08 10:05:56
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简介spark MLlib官网：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.htmlmllib是spark core之上的算法库，包含了丰富的机器学习的一系列算法。你可以通过简单的API来构建算法模型，然后利用模型来进行预测分析推荐之类的。它包含了一些工具，如：1）算法工具：分类、回归、聚类、协同等2）特征化工具：特征提取、转换、降
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2023-07-14 14:11:44
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一、逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别） 回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应
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2023-06-21 22:25:17
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是的，逻辑回归是机器学习算法之一，通常被用于二分类问题。它是一种广义线性模型，可以用于估计因变量是二元的概率。逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的概率值，可以用于预测一个新的观测值属于哪个类别。逻辑回归是机器学习算法吗？逻辑回归的基本原理是通过对特征向量的线性组合，然后将这个组合输入到一个sigmoid函数中，从而将线性组合的值转换为概率值。sigmoid函数的输出值介于0和1之间，表示因变量为1
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2024-06-12 21:28:20
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逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
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2024-05-20 16:30:32
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逻辑计划优化（Logical Optimization）阶段把标准的基于规则（Rule-based）的优化策略应用于已经分析的逻辑计划（Resolved Logical Plan）。说明：为了对总体架构有一个更加宏观的掌握，所以逻辑计划分析规则的实现会在后续逐渐补上，先继续分析总体框架的实现。优化规则的分类逻辑计划的默认优化规则集Optimizer#defaultBatches变量中定义。和逻辑计
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2023-08-11 20:38:50
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机器学习重点研究如何让机器人模拟人类的学习行为，用以获取新的知识和技能，改善具体算法的性能。分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。MLlib（即machine learning lib）是spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器,有速度快、易用性、集成度高的特点。Spark MLlib架构分为：1底层基础:包括spark的运行库、矩阵库和向量库2.算法库：包
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2023-12-15 14:43:23
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