Author: 赖永炫

Spark入门：逻辑斯蒂回归分类器

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方法简介

逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。
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Spark入门：主成分分析（PCA）

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Spark入门：奇异值分解（SVD）

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Spark入门：支持向量机SVM分类器

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方法简介

支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机；当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。线性支持向量机支持L1和L2的正则化变型。关于正则化，可以参见http://spark.apache.org/docs/1.6.2/mllib-linear-methods.html#regularizers
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