Apache Spark でロジスティック回帰 - なんとなくな Developer のメモ
以前 ※ に R や Julia で試したロジスティック回帰を Apache Spark の MLlib （Machine Learning Library） を使って実施してみました。 Apache Spark MLlib 1.3.1 サンプルソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20150427/ ※「 R でロジスティック回帰 - glm, MCMCpack 」、「 Julia でロジスティック回帰-glm 」 はじめに R の時と同じデータを使いますが、ヘッダー行を削除しています。（「R でロジスティック回帰 - glm, MCMCpack」 参照） データ data4a.csv 8,1,9.76,C 8,6,10.48,C 8,5,10.83,C ・・・ データ内容は以下の通り。個体 i それぞれにおいて
pyspark.ml package — PySpark 2.1.0 documentation
ML Pipeline APIs¶ DataFrame-based machine learning APIs to let users quickly assemble and configure practical machine learning pipelines. class pyspark.ml.Transformer¶ Abstract class for transformers that transform one dataset into another. copy(extra=None)¶ Creates a copy of this instance with the same uid and some extra params. The default implementation creates a shallow copy using copy.copy(),
LIBLINEARを使ってみたメモ | mwSoft
概要 本稿は私が初めてLIBLINEARを触った際に残したメモ書きです。 やったことは、導入、READMEに従ったサンプルの実行、自前で作ったデータを使った簡単な実践。 資料を読む まずは右も左も分からない状態なので、資料を読むことから始めます。 公式サイトは以下 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ ここのDocumentationのところに参考になる資料がPDF形式で置いてあります。 LIBLINEAR: A library for large linear classificationという資料の概要には、以下のようなことが書かれています（意訳）。 LIBLINEARは大規模なデータに使えるオープンソースの線形クラスタリングライブラリです。ロジスティック回帰とSVMをサポートしています。コマンドラインでの利用とプログラムからの呼び出
Implementing Classification using Logistic Regression in Ruby - Practical Artificial Intelligence
Implementing Classification using Logistic Regression in Ruby For this blog post we will walk through how to implement a simple classification algorithm in Ruby using logistic regression. We will use the gem liblinear-ruby to help us setup a model, train it and make predictions in a matter of minutes. For this example we will be using school admissions data to make a prediction on admission based
ggplot2でロジスティック回帰の近似曲線を描く - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
バージョンアップで昔の指定方法ができなくなってた。 調べたら下記のようにやれば描ける。ggplot2は綺麗なんだけど仕様変更が多いから困る。 binomial_smooth <- function(...) { geom_smooth(method = "glm", method.args = list(family = "binomial"), ...) } ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() + binomial_smooth()
Pipelining: chaining a PCA and a logistic regression — scikit-learn 0.19.2 documentation
Pipelining: chaining a PCA and a logistic regression¶ The PCA does an unsupervised dimensionality reduction, while the logistic regression does the prediction. We use a GridSearchCV to set the dimensionality of the PCA print(__doc__) # Code source: Gaël Varoquaux # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn i
ロジスティック回帰 - Wikipedia
ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、英: Logistic regression）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年にデイヴィッド・コックス（英語版）が発表した[1]。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる[要出典]。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learnなどでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 概要[編集] ロジスティック回帰モデルは以下のような形式である。x が入力で、pが確率（出力）、αとβがパラメータ。
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