原创 手擼機器學習算法 - 邏輯迴歸
系列文章目錄： 感知機 線性迴歸 非線性問題 多項式迴歸 嶺迴歸 邏輯迴歸 算法介紹 今天我們一起來學習使用非常廣泛的分類算法：邏輯迴歸，是的，你沒有看錯，雖然它名字裏有迴歸，但是它確實是個分類算法，作爲除了感知機以外，最最最簡單的分類
2021-06-25 13:25:52
原创 手擼機器學習算法 - 嶺迴歸
系列文章目錄： 感知機 線性迴歸 非線性問題 多項式迴歸 嶺迴歸 算法介紹 今天我們來一起學習一個除了線性迴歸、多項式迴歸外最最最簡單的迴歸算法：嶺迴歸，如果用等式來介紹嶺迴歸，那麼就是：\(嶺迴歸 = 多項式迴歸 + 懲罰項\)，\(
2021-06-18 13:25:49
原创 手擼機器學習算法 - 多項式迴歸
系列文章目錄： 感知機 線性迴歸 非線性問題 多項式迴歸 嶺迴歸 算法介紹 今天我們來一起學習一個除了線性迴歸外最最最簡單的迴歸算法：多項式迴歸； 從線性迴歸到多項式迴歸 首先我們一起來學習下多項式迴歸，事實上與線性迴歸相比，沒有增加任
2021-06-17 13:26:04
原创 手擼機器學習算法 - 非線性問題
系列文章目錄： 感知機 線性迴歸 非線性問題 算法介紹 前面兩篇分別介紹了分類與迴歸問題中各自最簡單的算法，有一點相同的是它們都是線性的，而實際工作中遇到的基本都是非線性問題，而能夠處理非線性問題是機器學習有實用價值的基礎； 首先，非線
2021-06-16 13:25:48
原创 手擼機器學習算法 - 線性迴歸
系列文章目錄： 感知機 線性迴歸 如果說感知機是最最最簡單的分類算法，那麼線性迴歸就是最最最簡單的迴歸算法，所以這一篇我們就一起來快活的用兩種姿勢手擼線性迴歸吧； 算法介紹 線性迴歸通過超平面擬合數據點，經驗誤差一般使用MSE（均平方誤
2021-06-12 13:25:49
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原创 手擼機器學習算法 - 感知機
感知機（Perceptron）是最最最簡單的機器學習算法（分類），同時也是深度學習中神經元的基礎組件； 算法介紹 感知機與邏輯迴歸、SVM類似的是同樣是構建一個分割超平面來實現對數據點的分類，不同點在於超平面的查找過程更加的簡單粗暴，簡單介
2021-06-11 13:25:55
原创 《Python深度學習》 Part 1
全部內容來源於《Python深度學習》，以練習爲主，理論知識較少，摻雜有一些個人的理解，雖然不算很準確，但是勝在簡單易懂，這本書是目前看到最適合沒有深度學習經驗的同學們入門的書籍了，不妨試試，該書作者：Francois Chollet，即K
2021-05-21 13:25:52
原创 Apache Pig
What is Pig Apache Pig是MapReduce的一個抽象，它是一個工具/平臺（所以說它並不完全是一門語言），用於分析較大數據集，並將其表示爲數據流； Pig通常與Hadoop一起使用，使用Pig進行數據處理、分析時，需要使
2021-01-20 13:26:02
原创 分佈式機器學習：如何快速從Python棧過渡到Scala棧
首先介紹下我的情況和需求，如果你跟我類似，那麼這篇文章將很有幫助； 我之前的技術棧主要是Java、Python，機器學習方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib等等，因爲工作需要使用spark
2020-10-21 13:19:14
原创 最簡單入門深度學習
該篇文檔基於kaggle course，通過簡單的理論介紹、程序代碼、運行圖以及動畫等來幫助大家入門深度學習，既然是入門，所以沒有太多模型推導以及高級技巧相關，都是深度學習中最基礎的內容，希望大家看過之後可以自己動手基於Tensorflow
2020-10-15 13:19:16
原创 機器學習可解釋性系列 - 是什麼&爲什麼&怎麼做
機器學習可解釋性分析 可解釋性通常是指使用人類可以理解的方式，基於當前的業務，針對模型的結果進行總結分析； 一般來說，計算機通常無法解釋它自身的預測結果，此時就需要一定的人工參與來完成可解釋性工作； 目錄： 是什麼：什麼叫可解釋性； 爲什
2020-10-01 13:19:03
原创 Spark 頻繁模式挖掘
Spark - Frequent Pattern Mining 官方文檔：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-frequent-pattern-mining.html 挖掘頻繁項、項集、子序列或者其
2020-09-30 13:19:08
原创 Spark Parquet詳解
Spark - Parquet 概述 Apache Parquet屬於Hadoop生態圈的一種新型列式存儲格式，既然屬於Hadoop生態圈，因此也兼容大多圈內計算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet是平臺、語言無關的，這使得
2020-09-30 13:19:08
原创 Spark 模型選擇和調參
Spark - ML Tuning 官方文檔：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 這一章節主要講述如何通過使用MLlib的工具來調試模型算法和pipeline，內置的交叉驗證
2020-09-28 13:19:13
原创 Spark中的聚類算法
Spark - Clustering 官方文檔：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 這部分介紹MLlib中的聚類算法； 目錄： K-means： 輸入列； 輸出列
2020-09-28 13:19:13