基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法
0 相关源码
1 回归分析概述
1.1 回归分析介绍
◆ 回归与分类类似,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
的
◆ 如此,使得很多回归与分类的模型可以经过改动而通用
◆ 因此对于回归和分类中基本原理相同或类似的模型 ,不再赘述
1.2 Spark中集成的回归算法
◆ Spark实现的回归算法很丰富 ,有很多模型同样可以用于分类
1.3 回归与分类的区别与联系
2 线性回归算法概述
2.1 线性回归简介
◆ 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
,可以使用线性模型进行拟合
◆ 如回归分析中,只有一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以用一条直线近似表示
◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归
,其可以用一个平面或超平面来表示
2.2 使用线性回归的前提条件
◆ 自变量与因变量之间具有线
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