PyTorch入门简介
PyTorch是一个python包，提供两类高级功能：
具有强大的GPU加速度的张量计算(类似numpy)
基于tape-based的自动微分(autodiff)系统的深度神经网络
您...
深度学习库Keras入门
Keras简介
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够运行在TensorFlow或者Theano之上。它的开发重点是实现快速实验。从想法到结果延迟很小，是做好...
pyspark卡方特征选择ChiSqSelector用法示例
类ChiSqSelector声明
class pyspark.mllib.feature.ChiSqSelector(numTopFeatures=50, selectorType='numTopFeatures', percentile=0.1, fpr=0.05)
类ChiS...
Spark中ml和mllib的区别
Spark中ml和mllib的主要区别和联系如下：
ml和mllib都是Spark中的机器学习库，目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求。
spark官方推荐使用ml, 因...
pyspark LDA模型示例
潜在的Dirichlet分配（LDA），是专为文本文档设计的主题模型。
术语说明：
“word”=“term”：词汇表的元素。
“token”：出现在文档中的term的实例。
“topic”...
pyspark GBDT分类和回归示例
GBDT分类
pyspark使用类GradientBoostedTrees的trainClassifier函数进行GBDT分类模型训练：
trainClassifier(data, categoricalFeaturesInfo, loss='logLos...
XGBoost调参注意事项
机器学习中参数调整是门艺术，模型的最佳参数可能取决于许多场景，所以很难为此做一个全面的指导。本文尝试为xgboost中的参数调整提供一些说明。
了解偏...
pyspark RandomForest的分类和回归示例
pyspark中的RandomForest，也就是随机森林，既可以训练分类模型，也可以训练回归模型，下面分别介绍。
RandomForest分类
使用RondomForest建立分类模型...
pyspark LogisticRegressionModel用法示例
类用法简介
class pyspark.mllib.classification.LogisticRegressionModel(weights, intercept, numFeatures, numClasses)
LogisticRegressionModel: 使用...
因子机深入解析[推荐]
本文由Tracholar授权发布，未经允许，请勿转载。
在组内做过一次因子机的技术分享，这里将内容以及自己的思考记录如下。
综述
什么是因...
Spark2.1特征处理:提取/转换/选择
本文是Spark2.1官方文档的翻译：Extracting, transforming and selecting features => Spark特征抽取、特征转换、特征选择，全文目录如下：
Feature ...
SDCC2015 机器学习在美团用户画像中的应用PPT
SDCC2015-机器学习在美团用户画像中的应用-V2 下载
部分内容预览：
1）特征工程：
2）模型：
为什么L1稀疏，L2平滑？
使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函...
Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——协同过滤(Collaborative Filtering)
下面是章节协同过滤的目录(其他内容参见全文目录)
协同过滤
显示反馈VS隐士反馈
正则化参数的扩展
示例
教程
协同过滤
协同过...
各种分类算法的优缺点
原文来自： http://bbs.pinggu.org/thread-2604496-1-1.html，这里对部分地方添加了注解以及自己的理解。原文对一些常用的分类算法，如决策树、SVM、朴素贝叶...