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文章/答案/技术大牛

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xingoo, 一个梦想做发明家的程序员

专栏作者

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80

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在Java Web中使用Spark MLlib训练的模型

模型下载到本地，重新命名为xml。可以看到默认四个特征分别叫做feild_0，field_1...目标为target

2018-12-13

1.4K0

程序猿的日常——工作中常用的Shell脚本

如果目录下的文件很多，无法直接rm -rf，那么可以寻找一些匹配模型，分批删除。比如文件下面有很多的文件：

2018-10-12

5430

《美团机器学习实践》—— 读后总结

第一章问题建模

2018-10-10

8680

python项目实现配置统一管理的方法

一个比较大的项目总是会涉及到很多的参数，最好的方法就是在一个地方统一管理这些参数。最近看了不少的python项目，总结了两种很有意思的配置管理方法。

2018-09-21

1.5K0

我的AI之路 —— OCR文字识别快速体验版

还记得前一阵某小盆友拿过来一个全是图片的ppt，让我把里面的文字给抠出来(我当时很震惊!!!)，随后在网上随便找了个OCR的在线文档转换软件，就给转过来了——这里面用到的技术就是OCR文字识别，所以本篇就带大家宏观上了解一下文字识别的技术方案与实现过程。

2018-08-20

4K0

吴恩达机器学习笔记 —— 13 支持向量机

总结来说：如果y=1，我们希望z的值大于等于1，如果y=0，我们希望z的值小于-1，这样损失函数的值都会为0.

2018-08-09

6040

吴恩达机器学习笔记 —— 16 异常点检测

我感觉这篇整理的很好很用心，可以详细参考： https://blog.csdn.net/Snail_Moved_Slowly/article/details/78826088

2018-08-09

3760

Structured Streaming教程(2) —— 常用输入与输出

Structured Streaming 提供了几种数据源的类型，可以方便的构造Steaming的DataFrame。默认提供下面几种类型：

2018-07-31

1.3K0

Spring Boot切换为APR模式

Spring Boot内置了tomcat容器，直接运行Application就可以启动web服务器。

2018-07-31

2K0

Structured Streaming教程(3) —— 与Kafka的集成

读取的时候，可以读取某个topic，也可以读取多个topic，还可以指定topic的通配符形式：

2018-07-31

1.4K0

git如何忽略已经加入版本控制的文件

有时候新增一个文件，会自动追加到git的版本控制当中，但是又不想提交到仓库。可以按照下面的步骤：

2018-07-31

7950

Spark MLlib 之 Vector向量深入浅出

local vector是一种索引是0开始的整数、内容为double类型，存储在单机上的向量。MLlib支持两种矩阵，dense密集型和sparse稀疏型。一个dense类型的向量背后其实就是一个数组，而sparse向量背后则是两个并行数组——索引数组和值数组。比如向量(1.0, 0.0, 3.0)既可以用密集型向量表示为[1.0, 0.0, 3.0]，也可以用稀疏型向量表示为(3, [0,2],[1.0,3.0])，其中3是数组的大小。

2018-07-31

1.9K0

Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。比如下面的列表进行StringIndexer

2018-07-31

2.7K0

Spark MLlib 之 aggregate和treeAggregate从原理到应用

由于treeAggregate是在aggregate基础上的优化版本，因此先来看看aggregate是什么.

2018-07-31

8260

吴恩达机器学习笔记 —— 1 绪论：初识机器学习

1 机器学习一些比较难以变成的能力——Arthur Samuel 2 通过给定任务T以及性能度量P以及经验E，计算机程序从经验E中学习，用学习的结果改善性能P，从而实现自我完善，则称改程序具有学习能力。

2018-07-31

3220

吴恩达机器学习笔记 —— 2 单变量线性回归

机器学习的过程就是通过上面的例子学习一个模型，当再次有数据x进来的时候，能给出对应的y值

2018-07-31

3430

吴恩达机器学习笔记 —— 5 多变量线性回归

有时候特征各个维度是不同规模的，比如房间的平米数和房间数，两个数量级相差很大。如果不丛任何处理，可能导致梯度优化时的震荡。

2018-07-31

3300

吴恩达机器学习笔记 —— 8 正则化

在训练过程中，在训练集中有时效果比较差，我们叫做欠拟合；有时候效果过于完美，在测试集上效果很差，我们叫做过拟合。因为欠拟合和过拟合都不能良好的反应一个模型应用新样本的能力，因此需要找到办法解决这个问题。

2018-07-31

2520

吴恩达机器学习笔记 —— 11 应用机器学习的建议

如果已经创建好了一个机器学习的模型，当我们训练之后发现还存在很大的误差，下一步应该做什么呢？通常能想到的是：

2018-07-31

3650

Angular2入门体验

好的工具往往使得开发应用更快更简单，而不是任何模块都手动开发。angualr cli就是一个支持创建工程，添加文件，对各种任务如测试、打包、部署等迭代。本文的目的就是基于TypeScript开发构建一个angualr应用，使用angualr cli可以选择工程的风格。在本章的末尾，你可以理解CLI的开发以及开发完整应用的样例。也可以通过这个链接直接下载源码。第一步，配置环境变量在开始开发前，需要安装nodejs。点击这个网址,Nodejs安装文件下载在命令行中，执行： sudo npm i

2018-04-17

1.6K0

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