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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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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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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目录1. 逻辑回归模型介绍1.1 Logistic分布1.2 Logistic回归1.3 代价函数1.4 求解1.5 正则化1.5.1 L1正则化1.5.2 L2正则化1.5.3 L1正则化和L2正则化区别2 与其他模型的对比2.1 与线性回归2.2 与 SVM2.3 与朴素贝叶斯3. 模型细节3.1 为什么适合离散特征3.2 为什么不用平方误差 1. 逻辑回归模型介绍Logistic Regr
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2023-12-24 11:07:35
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逻辑回归是一种常用的二分类模型，它可以用来预测一个观测值属于某一类的概率。在训练逻辑回归模型时，通常需要调参来获得最优的模型性能。常见的调参方法包括：正则化参数调参：在逻辑回归中，可以使用正则化来防止过拟合。常用的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化。可以通过交叉验证来确定最优的正则化参数。学习率调参：在梯度下降法中，学习率决定了每次迭代时模型参数的更新幅度。过大的学习率会导致训练不稳定，过
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2023-07-05 22:03:40
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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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《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#115目录一.入参说明(一)入参分类与使用(二)入参详细列表 二.模型训练三.模型训练后的方法与属性(一) 方法(二) 属性本文讲述sklearn逻辑回归参数详解一.入参说明完整入参：clf = LogisticRegression(penalty='l2',dual=False, tol=0.0001, C=1
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2023-12-21 12:51:23
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1、概念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，可以使用二项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选择，或者保持不设置（缺省auto），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用于二进制分类。它将产生两组系数和两个截
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2023-11-07 13:51:26
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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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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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01为什么需要逻辑回归？从前面的学习中知道，线性回归对数据的要求非常严格，比如自变脸必须满足正态分布，特征之间的多重共线性需要消除，实际生活中的数据无法彻底满足这些要求，因此它在现实场景中的应用效果有限。为了解决那些不满足线性回归的严格要求的数据分析需求，我们需要逻辑回归。逻辑回归由线性回归变化而来，它对数据的要求没那么高，分类效力很强，对数据不需要做消除多重共线性之类的预处理。逻辑回归有以下三个
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2024-08-02 08:54:13
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# 使用Spark DataFrame进行逻辑回归的指南
逻辑回归是一种常见的分类算法，广泛应用于数据科学领域。在Spark中，通过DataFrame，可以方便地实现逻辑回归。本文旨在为初学者提供一个简明的实现流程以及必要的代码示例。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|-------------|---------------
分类逻辑回归在spark官方文档中，逻辑回归又分为二项式逻辑回归和多项式逻辑回归。 逻辑回归本质是线性回归，只是在特征到结果的过程上加上了一层映射。即首先需要把特征进行求和，然后将求和后的结果应用于一个g(z)函数,g(z)可以将值映射到0或者是1上面，这个函数就是Sigmoid函数，默认分类的值是0.5，超过0.5则类别为1，小于0.5类别为0。如下图 例子import org.apache.s
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2024-06-27 08:56:30
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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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文章目录一、二分类问题（方法：逻辑回归）1.数据预处理：生成虚拟变量2.求解逻辑回归3.判断依据4.逐步回归的设置5.假如自变量有分类变量怎么办？二、多分类问题1.方法：逻辑回归2.方法：Fisher线性判别分析2.1.简介2.2.核心问题：找到线性系数
三、逻辑回归预测结果太差怎么办？ 一、二分类问题（方法：逻辑回归）对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。把y看成事件发生
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2023-06-19 05:40:48
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首先需要明确，一般来说spark可以支持scala、python、R等多种语言，这里用的是scala的脚本。在spark安装目录下，执行bin/spark-shell可以启动scala脚本，然后可以逐行输入scala命令。另一种方式是直接编写如test.scala这样的脚本文件，然后交给spark-shell运行：./spark-shell < test.scala
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2024-01-28 00:33:40
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# 使用Spark进行逻辑回归的数据处理
## 引言
逻辑回归（Logistic Regression）是监督学习中的一种重要算法，广泛应用于分类问题。Spark是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模的数据集。本文将介绍如何在Spark中进行逻辑回归的数据处理，配合代码示例，让你能更清晰地理解其中的流程。
## 1. 准备工作
首先，你需要安装Apache Spark和相关库。确保你已
原创
2024-08-05 09:10:19
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# 如何在Spark中实现逻辑回归
逻辑回归是一种常用的统计分析方法，广泛应用于分类问题。在Apache Spark中实现逻辑回归，可以有效地处理大数据集。本文将帮助你了解如何在Spark中实现逻辑回归的逻辑和步骤，提供必要的代码示例及注释。
## 流程概述
下面是实现逻辑回归的主要步骤。
| 步骤 | 描述
## Spark机器学习之逻辑回归实现
### 一、流程概述
首先，我们来看一下实现Spark机器学习中逻辑回归的整个流程，如下表所示：
```mermaid
erDiagram
确定数据集 --> 数据准备
数据准备 --> 拆分数据集
拆分数据集 --> 创建逻辑回归模型
创建逻辑回归模型 --> 训练模型
训练模型 --> 进行预测
```
#
原创
2024-05-11 06:02:24
46阅读
