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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：基本的统计工具（2） – spark.mllib
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Spark入门：基本的统计工具（1） – spark.mllib
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Spark入门：MLlib基本数据类型(2)
Spark入门：MLlib基本数据类型(1)
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MLLib提供了一序列基本数据类型以支持底层的机器学习算法。主要的数据类型包括：本地向量、标注点（Labeled Point）、本地矩阵、分布式矩阵等。单机模式存储的本地向量与矩阵，以及基于一个或多个RDD的分布式矩阵。其中本地向量与本地矩阵作为公共接口提供简单数据模型，底层的线性代数操作由Breeze库和jblas库提供。标注点类型用来表示监督学习（Supervised Learning）中的一个训练样本。
Spark入门：Spark MLlib介绍
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