Spark ml pipline交叉验证之逻辑回归.docx

Spark ml pipline交叉验证之线性回归 工具开发 //创建回归评估器,用于基于训练集的多次训练后的模型选择 //创建交叉验证器,他会把训练集分成NumFolds份,然后在其中(NumFol

机器学习逻辑回归

自己整理编写的逻辑回归模板，作为学习笔记记录分享。数据集用的是14个自变量Xi，一个因变量Y的australian数据集。

这个是对 机器学习中的 逻辑回归做的总结,有大量的计算过程和图示。纯属是个人所学所记录,也想分享给初学者,给一定的指导。

逻辑回归主要公式

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。

之前的文章中,我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多,例如一个在线交易网站判断一次交易是否带有欺诈性(有些人可以使用偷来的信用卡,你懂的)。再如,之前判断一个肿瘤是良性的还是

介绍spark在python中的运用,主要包括pyspark中模型的训练机制,以及Pipline的使用方式,如何进行模型调参等

Jenkins训练营之玩转pipline文档。

逻辑回归与线性回归案例的python及matlab实现（包括基于线性回归的利润预测案例，局部加权回归）