原標題：邏輯回歸分類技術分享，使用Java和Spark區分垃圾郵件

由于最近的工作原因，小鳥很久沒給大家分享技術了。今天小鳥就給大家介紹一種比較火的機器學習算法，邏輯回歸分類算法。

回歸是一種監督式學習的方式，與分類類似，他們的共性都是可以預測變量的歸類。但是他們的區別也是在變量類型，分類通常預測離散型的變量，比如區分騷擾電話和非騷擾電話，而回歸則是區別線性的變量，例如通過身高和飯量預測一個人的體重。下面來看一個使用Java編寫，基于Spark機器學習庫的垃圾郵件分類程序：

首先先構造特征向量和數據集：

此處的spam和ham分別為正常郵件數據和垃圾郵件數據。

接下來使用Spark中自帶的算法庫，對訓練數據進行訓練，形成一個郵件分類模型：

接下來對模型進行測試，構造兩封郵件，內容分別為垃圾郵件和正常郵件。然后利用模型對這兩封郵件進行預測：

預測結果如下所示：

可見預測結果準確，其實機器學習就是一種利用經驗來預測結果的思想。古時候有句老話叫瑞雪兆豐年，其實古人并不知道這其中的科學原理，憑借的就是多年的經驗積累。因此在實際生活中，這種自我學習的方式也能幫助人們做出更多貢獻。

以上就是本次邏輯回歸算法代碼分享了，大家可以多多收藏。最后歡迎關注小鳥，持續獲取更多的前沿技術和技術分享。返回搜狐，查看更多

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的spark java 逻辑回归_逻辑回归分类技术分享，使用Java和Spark区分垃圾邮件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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