下面是转载的内容，主要是介绍逻辑回归的理论知识，先总结一下自己看完的心得简单来说线性回归就是直接将特征值和其对应的概率进行相乘得到一个结果，逻辑回归则是这样的结果上加上一个逻辑函数这里选用的就是Sigmoid函数，在坐标尺度很大的情况下类似于阶跃函数在确认特征对应的权重值也就是回归系数的时候最常用的方法是最大似然法，EM参数估计，这个是在一阶导数能够有解的前提下如果一阶导数无法

spark实例在现有的机器上完成的配置省略安装的过程，目前机器上安装的路径是 /opt/spark，记为SPARK_HOME=/opt/spark问题1：找不到对应的host机器java.net.UnknownHostException: bjzw_102_229: bjzw_102_229at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddres