基于Spark的机器学习实践 (七)

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◆ 而且对于回归和分类中基本原理相同或类似于的模型 ,不再赘述

◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归,其可不可不可不可以用1个 平面或超平面来表示

◆ 如此,使得越多越多回归与分类的模型可不可不可不可以经过改动而通用

◆ 如回归分析中,如此1个 自变量的即为一元线性回归,其自变量与因变量之间的关系可不可不可不可以用第根小直线近似表示

◆ 在回归分析中,自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可不可不可不可以使用线性模型进行拟合

◆ 自变量与因变量之间具有线

◆ 回归与分类类似于,只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散

◆ Spark实现的回归算法很丰富 ,有越多越多模型同样可不可不可不可以用于分类