理解LSTM及其图示符号
虽然我们不知道大脑的功能如何，但我们感觉它必须有一个逻辑单元和一个记忆单元，然后通过推理和经验做出决定。所以类似的对于计算机来说，我们有逻辑单...
L1正则化的稀疏性解释
我觉得我属于比较笨的那一类人。当理解一个抽象/数学的想法时，我必须真正把它放在图像中，必须在头脑中看到并触摸它。我需要通过几何物体，想法背后的直觉...
从程序员的角度来看比特币挖掘算法
网页区块(Blocks)中表示，比特币挖掘过程实际上是在解决数学问题，但再阅读Block hashing algorithm这篇文章感觉还是不太理解没。也想尝试阅读bitcoind源代码...
理解区块链
毫无疑问，我们正在从单一的加密货币焦点(比特币)转向构建在区块链之上的各种基于加密货币的应用程序。
本文将探讨区块链对开发者的影响，区块链应...
Tensorflow：如何保存/恢复模型？汇总整理
在Tensorflow中训练一个模型之后：
如何保存训练得到的模型？
如何恢复(重新加载)这个保存的模型？
最佳解决办法
为保存和恢复模型添加更多...
TensorFlow中tf.app.flags的作用是什么？
阅读Tensorflow代码时遇到的问题
最近在研究大名鼎鼎的深度学习工具包Tensorflow，在阅读Tensorflow中的示例Python代码时，发现有以下代码片段：
flags = t...
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...