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(),
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Classification and regression - Spark 2.2.0 Documentation
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