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机器学习总览与场景使用大全

机器学习分类,算法比较,使用场景

推荐系统-协同过滤

推荐系统概述: 通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。 推荐系统在用户(USER)和物品(ITEM)之间建立一座桥梁, 帮助用户找到...

04/23 15:07
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LightGBM 算法原理

LightGBM 的动机 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合...

spark mllib 决策树 DT

决策树是一种监督学习,分类的一种. 决策树使用案例-出去玩

算法回顾

第一章:算法简介 二分查找: log10100相当于问“将多少个10相乘 的结果为100,答案是两个:10 × 10 = 100。因此,log10100 = 2。 算法效率: 总结: 二分查找的速度比简单查找快得多。 O(...

JVM内存模型和GC

内存模型 这张图是我见过的最能描述JVM内存模型的图,JVM包括两个子系统和两个组件。两个子系统为:class loader(类装载)、Execution engine(执行引擎);两个组件为:Runtime data area...

04/08 20:51
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XGBoost原理——机器学习大杀器

XGBoost是什么 Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器。 在决策树中,我们知...

04/23 10:36
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HTTPS传输协议原理

HTTPS传输协议原理

spark mllib 随机森林算法

spark mllib 随机森林算法是机器学习、

数据结构中的各种树简单解释

树的概念 深度(depth):如图所示,根节点为r,v是一个树中间的节点。v的深度,即为v到r的唯一通路经过的边的个数,记作depth(v)。 祖先(ancestor)、后代(descendant):任一节点v在通往树根沿...

tensorflow 之循环神经网络

应用场景: 应用于语音识别 语音翻译 机器翻译 RNN RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)不仅会学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息。 由于其特殊的网络模型结构解决了信息...

JAVA内存泄漏和内存溢出的区别和联系

JAVA内存泄漏和内存溢出的区别和联系 1、内存泄漏memory leak : 是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间,一次内存泄漏似乎不会有大的影响,但内存泄漏堆积后的后果就是内存溢出。 ...

04/09 20:56
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数据分层

1.数据计算层 01.数据计算层-主要考虑方面 计算平台:离线数据计算 实时数据计算 管理:元数据模型整合和应用、 数据表的规范命名 存储元数据: 运行数据: 2.计算的数据分层:数据加工链路 ...

spark mllib 朴素贝叶斯 应用案例

朴素贝叶斯,可应用于垃圾邮件,短信的分类僵尸粉的鉴定等.下面以僵尸粉的鉴定为例

Spark SQL

Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层 把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。而且大家的引擎都是spark。 两种方式使用SparkSQL,Spark SQL is a Spark module for structured data pro...

04/11 14:56
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分布式系统基本原理

三元组 其实,分布式系统说白了,就是很多机器组成的集群,靠彼此之间的网络通信,担当的角色可能不同,共同完成同一个事情的系统。如果按”实体“来划分的话,就是如下这几种: 节点 -- 系统...

Spark 数据倾斜

什么是数据倾斜 比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话,就会产生数据倾斜,导致两个后果: OM(单或少数的节点); 拖慢整个Job执行时间(其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点...

03/21 09:57
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用户画像数据建模方法

作者:百分点技术总监郭志金 摘自:百分点(ID: baifendian_com)

深度学习——激活函数Sigmoid/Tanh/ReLU

激活函数(Activation Function)的特点: 非线性: 当激活函数是线性的时候,一个两层的神经网络就可以逼近基本上所有的函数了。 可微: 当优化方法是基于梯度的时候,这个性质是必须的。 单调...

04/11 20:58
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中级 Linux 用户非常有用的 20 个命令

linux 中级 命令

2016/02/18 19:22
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