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怎么做,才能在职场中晋升?
工作要积极主动,刚进入职场的同学,以为“服从命令听指挥”“领导指哪打哪”就是积极主动,结果易养
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2023-02-26
2960
大厂如何过滤垃圾短信?
买房、贷款、投资理财、开发票,各种垃圾短信和骚扰电话。 实现垃圾短信过滤功能及骚扰电话拦截功能,用啥数据结构和算法?
JavaEdge
2023-01-11
1.5K0
Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战
将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。
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2022-11-30
9750
Spark机器学习实战 (十一) - 文本情感分类项目实战
将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
JavaEdge
2022-11-30
7440
基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维
通过讲解PCA算法的原理,使大家明白降维算法的大致原理,以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践,帮助大家体会算法的作用。
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2022-11-30
3010
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华为软件开发工程师
基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法
◆ 计算每个样本与聚类中心的距离,样本选择最近的聚类中心作为其 类别;重新选择聚类中心
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2022-11-30
5000
基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块
◆ Spark 的基础统计模块即MLlib组件中的Basic Statistics部分
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2022-11-30
3960
Spark安装及启动(Mac环境)
scala语言编写,提供多种语言接口,需要JVM。官方为我们提供了Spark 编译好的版本,可以不必进行手动编译。
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2022-11-30
9550
Spark安装及启动(Mac环境)
scala语言编写,提供多种语言接口,需要JVM。官方为我们提供了Spark 编译好的版本,可以不必进行手动编译。
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2022-11-30
9550
重学计算机组成原理(二)- 制定学习路线,攀登“性能”之巅
需要搞明白,我们每天撰写的一行行C、Java、PHP程序,是怎么在计算机里面跑起来的。
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2019-08-10
7160
Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战
将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。
JavaEdge
2019-04-21
2.6K0
Spark机器学习实战 (十一) - 文本情感分类项目实战
将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
JavaEdge
2019-04-19
1.1K0
基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维
通过讲解PCA算法的原理,使大家明白降维算法的大致原理,以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践,帮助大家体会算法的作用。
JavaEdge
2019-04-18
6830
基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法
而且,它们都使用聚类中心来为数据建模;然而k-平均聚类倾向于在可比较的空间范围内寻找聚类,期望-最大化技术却允许聚类有不同的形状。
JavaEdge
2019-04-17
1.3K0
基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块
◆ Spark 的基础统计模块即MLlib组件中的Basic Statistics部分
JavaEdge
2019-04-12
9260
基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化
◆ 虽然该项目并不能称为最优秀的可视化库,但是在国内市场占有率很高,故本教程选择echarts.
JavaEdge
2019-04-09
7210
基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建
◆ 注意spark中IP与端口号的配置,以免UnknownHostException
JavaEdge
2019-04-09
5950
基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib
MLlib是Spark的机器学习(ML)库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说,它提供了以下工具:
JavaEdge
2019-04-09
3.4K0
基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习
◆学习一个模型,使用的数据是没有被标记过的,自己默默地在学习隐含的特征,寻找模型与规律
JavaEdge
2019-04-08
1K0
机器学习入门(十) — 深度学习1 深度学习:图像搜索2 神经网络3 深度学习在计算机视觉中的应用4 深度学习的性能5 计算机视觉中的深度学习6 深度学习的挑战7 迁移学习8 深度学习总结
1 深度学习:图像搜索 可视化商品推荐 我想买双新鞋,但是 文本搜索不能帮助我们 2 神经网络 特征是机器学习的关键 目标 : 重新检视分类器,但是应用更复杂的非线性特征 图像分类 神经网络 : 学习
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2018-12-26
5450
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