由于最近的工作原因，小鸟很久没给大家分享技术了，今天小鸟就给大家介绍一种比较火的机器学习算法，逻辑回归分类算法。

回归是一种监督式学习的方式，与分类类似，他们的共性都是可以预测变量的归类。但是他们的区别也是在变量类型，分类通常预测离散型的变量，比如区分骚扰电话和非骚扰电话，而回归则是区别线性的变量，例如通过身高和饭量预测一个人的体重，下面来看一个使用Java编写，基于Spark机器学习库的垃圾邮件分类程序。先构造训练数据

此处的spam和ham分别为正常邮件数据和垃圾邮件数，接下来使用Spark中自带的算法库，对训练数据进行训练，形成一个邮件分类模型：

接下来对模型进行测试，构造两封邮件，内容分别为垃圾邮件和正常邮件，然后利用模型对这两封邮件进行预测：

预测结果如下所示：

可见预测结果准确，其实机器学习就是一种利用经验来预测结果的思想，古时候有句老话叫瑞雪兆丰年，其实古人并不知道这其中的科学原理，凭借的就是多年的经验积累。因此在实际生活中，这种自我学习的方式也能帮助人们做出更多贡献。

以上就是本次逻辑回归算法代码分享了，大家可以多多收藏。最后欢迎关注小鸟，持续获取更多的前沿技术和技术分享。