Spark MLlib 機器學習（分散式機器學習愛好者，《Spark MLlib 機器學習》 電子工業出版社 於2016-03出版，歡迎大家關注！）
深度學習及在Spark中的應用
Spark MLlib Deep Learning工具箱，是根據現有深度學習教程《UFLDL教程》中的演算法，在SparkMLlib中的實現；包括NN、DBN、CNN、SAE等。相關推薦
Spark MLlib 機器學習（分散式機器學習愛好者，《Spark MLlib 機器學習》 電子工業出版社 於2016-03出版，歡迎大家關注！）
深度學習及在Spark中的應用 Spark MLlib Deep Learning工具箱，是根據現有深度學習教程《UFLDL教程》中的演算法，在SparkMLlib中的實現；包括NN、DBN、CNN、SAE等。
機器學習 （南京大學周志華的《機器學習》和李航的《統計學習方法》）
機器學習的三種不同方法： 一、監督學習（supervised learning）——對未來事件進行預測。使用有類標的資料構建資料模型。然後使用經訓練得到的模型對未來的資料進行預測。 主要分為兩類： 1.利用分類對類標進行預測 2.使用迴歸預測連續輸出值 二、無監
ElasticSearch權威指南學習（分散式叢集）
空叢集 只有一個空節點的叢集 一個節點(node)就是一個Elasticsearch例項，而一個叢集(cluster)由一個或多個節點組成，它們具有相同的cluster.name，它們協同工作，分享資料和負載。當加入新的節點或者刪除一個節點時，叢集就會感知到並平衡資料。 叢集
一致性 Hash 演算法學習（分散式或均衡演算法）
簡介： 一致性雜湊演算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分散式雜湊（DHT）實現演算法，設計目標是為了解決因特網中的熱點(Hot spot)問題，初衷和CARP十分類似。一致性雜湊修正了CARP使用的簡單雜湊演算法帶來的問題，使得分散式雜湊（DHT）可以在P2P環境中真
C++ const用法小結 （歡迎大家拍磚）
固定 ant oid 幹什麽 pause 參數傳遞 clas 自定義類型 期望 C++const 關鍵字小結 const 是constant的縮寫，本意是不變的，不易改變的意思。 const 在C++中是用來修飾內置類型變量，自定義對象，成員函數，返回值，函數
菜鳥-翡青（歡迎大家關注我的最新微博 http://t.cn/RWylMWB）
Java設計模式實戰 參考等書, 以及網上大量部落格, 並基於Java語言的特點進行實現, 在保證講解通俗移動的同時, 保證技術的深度, 同時增加最佳實踐以及最新研究成果, 如EventBus、Disruptor、Javassit
MLlib分類演算法實戰演練--Spark學習（機器學習）
因為自身原因最近再學習spark MLlib，看的教材是《spark機器學習》，感覺這本書偏入門並且有很多實操，非常適合新手。下面就是我在學習到第五章關於分類演算法的一些要點，最要是通過程式碼實操，具體演算法原理就不介紹。 一、資料來源及開發環境 開
Spark機器學習（上）
控制 常用 nbsp 建立 判斷 測試數據 話題 with 分享圖片 1、機器學習概念 1.1 機器學習的定義 在維基百科上對機器學習提出以下幾種定義：l“機器學習是一門人工智能的科學，該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能”。l“機
大資料之Spark（七）--- Spark機器學習，樸素貝葉斯，酒水評估和分類案例學習，垃圾郵件過濾學習案例，電商商品推薦，電影推薦學習案例
一、Saprk機器學習介紹 ------------------------------------------------------------------ 1.監督學習 a.有訓練資料集,符合規範的資料 b.根據資料集，產生一個推斷函式
機器學習（一）
無限 size mage 計算機 博客 對數 png 表示 獲得 對學習的定義 學習經驗E 完成任務T 績效指標P 對於某類任務T和性能度量P，如果一個計算機程序在完成T上以P來衡量完成的好壞，並隨著經驗E而自我完善，那麽我們稱這個計算機程序在從經驗E中學習
機器學習（西瓜書）模型評估與選擇
str 驗證 選擇 復雜 集合 數據集 枚舉 重新 模型 1、評估標準 1）經驗誤差 ：訓練集上產生的誤差 2）泛化誤差：對新樣本進行預測產生的誤差 3）過擬合：經驗誤差很小甚至為零，泛化誤差很大（模型訓練的很復雜，幾乎涵蓋了訓練集中所有的樣本點） 4）欠擬
機器學習（1-1） 監督學習
收集 是否 分開 希望 專業 思想 技術分享 多個 無限 監督學習 在本視頻中，我將介紹一種也許是最常見的機器學習問題。即監督學習。後面將給出監督學習更正式的定義，現在最好以示例來說明什麽是監督學習。之後再給出正式的定義。 假設你想預測房價（無比需要啊！)，之前，某學生已經
機器學習基石筆記6——為什麽機器可以學習（2）
bsp jin cas htm tor 分享 ase psi ant 網友杜少的筆記 Lecture 6： Theory of Generalization 6.1 Restriction of Break Point
機器學習基石筆記11——機器可以怎樣學習（3）
1.2 div esc 怎樣 學習 clas regress 1.3 1.4 Lecture 11： Linear Models for Classification 11.1 Linear Models for Binary Classification 11.2 S
機器學習（一）梯度下降算法的實現及過程分析
回歸 vnc 分布 AC HA 向量 med mar size 機器學習（一）梯度下降算法 因為算法最好能應用到實際問題中才會讓讀者感到它的真實的用處，因此首先我來描述一個實際問題（梯度下降算法用以幫助解決該問題）：給定一個指定的數據集，比如由若幹某一
機器學習（1） - TensorflowSharp 簡單使用與KNN識別MNIST流程
定義 機器學習算法 三角形 演示 ron static 分享 con 區別 機器學習是時下非常流行的話題，而Tensorflow是機器學習中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#語言表述。本文會對TensorflowSharp的使用進行一
機器學習（二）工作流程與模型調優
發生 較高的 mode lan 包含 因此 增加 絕對值 輸入 上一講中主要描述了機器學習特征工程的基本流程，其內容在這裏：機器學習（一）特征工程的基本流程 本次主要說明如下： 1）數據處理：此部分已經在上一節中詳細討論 2）特征工程：此部分已經在上一節中詳細討論
Kaggle機器學習教程學習（三）
var com his sel base ike ads ria some 該篇詳細討論數據清理步驟。其實這些基礎我覺得與數模競賽過程都是差不多的。 如文中所說： The first step to data cleaning is removing u
Python3玩轉兒 機器學習（3）
分享圖片 多項式 pca 圖像 可視化 情況 異常 ... 學習 機器學習算法可以分為： 監督學習 非監督學習 半監督學習 增強學習 監督學習：給機器的訓練數據擁有“標記”或者“答案”，例如： 我們需要告訴機器左邊的畫面是一只狗，而右邊的照片是一只貓。同理對於MNIS
機器學習（支持向量機）
open struct was file 擴展 基本 pos del nbsp 有人說，SVM是現成最好的分類器，指的是該分類器不加修改既可直接使用。同時意味著在數據上應用基本形式的SVM分類器可以得到低的錯誤率的結果。 SVM有很多實現，但是最流行的是實現序列最小優化SM