Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。
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2024-06-12 23:47:57
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分类和回归 回归：回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量之间是否相关、相关方向和强度，并简历数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 分类：对输入矢量以所定义的合适方式进行分类。 分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。分类和回归问题之间存在重要差异。 从根本上说，分类是关于预测标签，而回归是关于预测数量。对于如何区分二者，其他回答已经说得
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2024-03-01 21:57:06
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基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践在实践的最开始，我们首先需要导入一些基础的函数库包括：numpy （Python进行科学计算的基础软件包），pandas（pandas是一种快速，强大，灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具），matplotlib和seaborn绘图。
Step1:库函数导入## 基础函数库
#numpy-数组函数库
import numpy as np
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2024-06-27 10:35:29
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1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型：
而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，
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2024-04-19 06:22:16
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本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRegression.py 1. 读取数据集def load_data(filename,dataType):
return np.loadtxt(filename,delimiter=
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2023-06-19 10:23:35
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1. 线性模型_基本形式1.1 定义回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条
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2024-05-13 12:13:39
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GBDT 适用范围GBDT 可以适用于回归问题（线性和非线性）其实多用于回归；GBDT 也可用于二分类问题（设定阈值，大于为正，否则为负）和多分类问题RF与GBDT之间的区别与联系1）相同点：都是由多棵树组成最终的结果都由多棵树共同决定。2）不同点：组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成组成随机森林的树可以并行生成（Bagging）；GBDT 只能串行生成（Boosti
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2023-11-28 21:08:24
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导读： 本文总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。保序回归保序回归或单调回归是一种将自由形式的直线拟合到一系列观测值上的技术，这样拟合的直线在所有地方都是非递减(
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2024-05-07 20:55:18
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电商数据分析–薪资预测（线性回归）数据分析流程：明确目的获取数据数据探索和预处理分析数据得出结论验证结论结果展现线性回归：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性
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2024-01-15 21:25:02
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回归与分类我们在机器学习中一直会遇到两种问题，一种是回归问题，一种是分类问题。我们从字面上理解，很容易知道分类问题其实是将我们现有的数据分成若干类，然后对于新的数据，我们根据所分得类而进行划分；而回归问题是将现有数据拟合成一条函数，根据所拟合的函数来预测新的数据。 这两者的区别就在于输出变量的类型。回归是定量输出，或者说是预测连续变量；分类问题书定量输出，预测离散变量。如何区分分类与回归，看的不是
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2024-08-12 17:05:41
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一、纲要 线性回归的正规方程解法 局部加权线性回归二、内容详述 1、线性回归的正规方程解法 线性回归是对连续型的数据进行预测。这里讨论的是线性回归的例子，对于非线性回归先不做讨论。这部分内容我们用的是正规方程的解法，理论内容在之前已经解释过了，正规方程为θ = (XT·X)-1·XT·y。值得注意的是这里需要对XT·X求逆矩阵，因此这个方程只有在逆矩阵存在的时候才适用，所以需要在代码中
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2024-04-18 09:49:34
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当因变量数据类型为分类变量时，线性回归不再适用，应当做logistic回归。根据因变量分类水平的不同，具体包括二项logistic回归、多项logistic回归和有序logistic回归。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍现收集到银行贷款客户的个人、负债信息，以及曾经是否有过还贷违约的记录，试分析是否违约的相关因素，并构建模型用于贷款违约风险预测。（数据来源：SPSS自带案例数据集）数据上
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2023-10-13 09:14:38
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数据的回归与分类分析线性回归练习母子身高线性回归分析线性回归分析线性回归方法的有效性判别安装python3.6/3.7、Anaconda 和 jupyter、spyder软件，对鸢尾花Iris数据集进行SVM线性分类练习安装Anaconda 和jupyter、spyderSVM数据分析 线性回归练习练习要求： （创建父母子女身高数据集）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关
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2024-04-22 14:18:03
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监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。 分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。
回归分析是研究两种或两种以上变量之间相互依赖
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2024-04-08 21:33:03
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分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1. Logistic Regression 和 Linear Regression：Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。Logistic Regression：把上面的 wx+b 通过 sigmoid函数映射到(0,1)上，并划分一个阈值，大于阈值的分为一
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2024-05-07 21:02:38
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数据线性回归与分类分析一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析二、 Anscombe四重奏（一元）线性回归分析 一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析下载高尔顿数据集excel文件数据分析>>回归选择Y/X输入区域（这里Y为孩子身高，X为父亲身高），其他的勾上对应你想要的数据出现结果（我这里已经调整好线性回归图）调整回归图，双击红框部分，可以调整名称与X/Y轴数据右键蓝色区域（蓝色点为实际
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2024-05-11 15:15:05
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逻辑回归的多分类问题——识别手写数字了解.mat文件读取数据划分集合测试图片损失函数认识Scipy.iptimize.minimze优化函数梯度向量优化函数 了解.mat文件.mat文件是属于matlab的文件，具体有什么特点和属性还不知道，但对于本题中我们需要去读取，要用到python中的Scipy库下的loadmat模块吧应该，去读取.mat文件。读取数据划分集合import numpy a
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2024-06-03 16:30:00
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回归与分类的不同#导入回归from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#导入分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度）回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实
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2023-07-07 22:31:12
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本文是机器学习系列的第三篇，算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单，主要侧重于代码实践。上一篇文章说到，我们可以用线性回归做预测，但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。一、逻辑回归：二分类1.1 理解逻辑回归我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成
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2024-03-25 22:18:09
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案例分析：传统的出行行为研究主要集中在因素对于出行者行为的影响程度分析，利用多元logistic回归模型结果分析单一因素或特定情境下的方式选择行为变化。本案例侧重于研究多因素协同作用下的居民出行选择行为，通过建立多元logistic回归模型分析对出行者选择交通方式具有显著影响的因素，定量显示各影响因素的影响程度大小以及各类出行者的选择意向变化率。通过计算各类人群的交通方式选择概率，从而根据交通环境
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2023-11-26 09:25:49
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