关于MLLIB 中 逻辑回归的输入数据结构的问题。

<一>浅谈mllib中线性回归的算法实现 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现,涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础,然后对代码实现部分进行走读. 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型,这个模型是假设函数,一步步的推导基本遵循这样的思路 假设函数 为了找到最好的假设函数,需要找到合理的评估标准,一般来说使用损失函数来做为评估标准 根据损失函数推出目标函数 现在问题转换成为如何找到目标函数的最优解,也就是目标函数的最

[机器学习]逻辑回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现: 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. 我们想要的是接收所有的输入,然后预测出类别.在两个类的情况下输出0或者1.这种性质的函数,也许原来你接触过,叫做Heaviside step function,即单位阶跃函数.但是这种瞬间的跳跃实际中很难处理.所以,这里我们采用Sigmoid函数. g(z)=11+e?z 为了实现Logistic回归分类器,我们在每个特征上乘以一个回归系数,再讲所有的结果相加,将这个总和带入Sigmoid函数中,得

QQ交流群:127591054 JackChiang QQ:595696297 欢迎大家来交流. 作者经历:17年7月刚毕业的童孩~~16年底实习半年在做DBA,中途有变,想把数据挖掘作为自己的长远职业,也就是职业规划定位:数据挖掘.偏爱做数据分析,没办法.但是!但是!但是!挖掘的门槛真的好高!好高!好高!快毕业的时候辞去在电信的工作,来了一场说走就走的旅途,一个人!!!去了云南,带上仅有的200块钱!!!(大家别张嘴,我在飞猪报的团),云南很美!就不发图了. 回来开始找工作,真的很难!很难!很

在数据膨胀的当今社会里,http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13584.html">海量数据中蕴含价值日渐凸显出来.如何有效的挖掘海量数据中的有效信息已经成为各个领域面临的共同问题.以互联网企业为代表的科技公司依据自身的实际需求,开始大量的应用机器学习.数据挖掘以及人工智能等算法获取海量数据中蕴含的信息,并且已经取得了很好的效果. 当今社会已经从过去的信息匮乏,转变为信息泛滥的时代.由于网络以及相关应用的不断普及,网络数据逐渐呈现着"海

逻辑回归 逻辑回归模型 逻辑回归表达式: $$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$z = \theta^Tx$$ $$g(z) = {1\over 1+e^{-z}}$$ 综上,$$h_\theta(x) = {1\over 1+e^{-\theta^Tx}}$$ sigmoid函数: 选择题1: 接下来我们深入的来理解下这个sigmoid函数.通过图可以知道: 如果想要判断预测分类$\color{red}{y=1}$,则必须保证$\color{red}{h_\thet

◆ ◆ ◆ 导读 与算法.随机森林.支持向量积.神经网络.以及各种算法的花式排列组合相比,逻辑回归在多数人看来似乎是太过传统的统计方法.2014年底的我带着拯救世界的梦想投向硅谷怀抱的时候,也是这么认为的.   但是在工作的过程中我渐渐发现,不管听起来多fancy.多高大上的项目,硅谷的数据分析大佬们多数都会首选逻辑回归.而我之前自以为可以拯救世界的那些花式算法,其实都是逻辑回归的变换和推广,只是原理有轻微的不同.   后来做到了别的领域的项目,比如搜索,比如广告投放,也愈发认识到逻辑回归的重要

在机器学习中,线性回归和逻辑回归算是最基础入门的算法,很多书籍都把他们作为第一个入门算法进行介绍.除了本身的公式之外,逻辑回归和线性回归还有一些必须要了解的内容.一个很常用的知识点就是虚拟变量(也叫做哑变量)-- 用于表示一些无法直接应用到线性公式中的变量(特征). 举个例子: 通过身高来预测体重,可以简单的通过一个线性公式来表示,y=ax+b.其中x为身高,y为体重. 现在想要多加一些特征(参数),比如性别. 那么问题来了:如何在一个公式中表示性别呢? 这就是哑变量的作用,它可以通过扩展特征值

1.背景知识 在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中,逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法. (1)回归 先来说说什么是回归,比如说我们有两类数据,各有50十个点组成,当我门把这些点画出来,会有一条线区分这两组数据,我们拟合出这个曲线(因为很有可能是非线性),就是回归.我们通过大量的数据找出这条线,并拟合出这条线的表达式,再有数据,我们就以这条线为区分来实现分类.下图是我画的一个数据集的两组数据,中间有一条区分两组数据的线. 本栏目更多精彩内容:http://www.bianceng.cnht

从这节算是开始进入"正规"的机器学习了吧,之所以"正规"因为它开始要建立价值函数(cost function),接着优化价值函数求出权重,然后测试验证.这整套的流程是机器学习必经环节.今天要学习的 话题是逻辑回归,逻辑回归也是一种有监督学习方法(supervised machine learning).逻辑回归一般用来 做预测,也可以用来做分类,预测是某个类别^.^!线性回归想比大家都不陌生了,y=kx+b,给定一堆数据点, 拟合出k和b的值就行了,下次给定X时,就