PyTorch入門簡介
PyTorch是一個python包，提供兩類高級功能：
具有強大的GPU加速度的張量計算(類似numpy)
基於tape-based的自動微分(autodiff)係統的深度神經網絡
您...
深度學習庫Keras入門
Keras簡介
Keras是一個高級神經網絡API，用Python編寫，能夠運行在TensorFlow或者Theano之上。它的開發重點是實現快速實驗。從想法到結果延遲很小，是做好...
pyspark卡方特征選擇ChiSqSelector用法示例
類ChiSqSelector聲明
class pyspark.mllib.feature.ChiSqSelector(numTopFeatures=50, selectorType='numTopFeatures', percentile=0.1, fpr=0.05)
類ChiS...
Spark中ml和mllib的區別
Spark中ml和mllib的主要區別和聯係如下：
ml和mllib都是Spark中的機器學習庫，目前常用的機器學習功能2個庫都能滿足需求。
spark官方推薦使用ml, 因...
pyspark LDA模型示例
潛在的Dirichlet分配（LDA），是專為文本文檔設計的主題模型。
術語說明：
“word”=“term”：詞匯表的元素。
“token”：出現在文檔中的term的實例。
“topic”...
pyspark GBDT分類和回歸示例
GBDT分類
pyspark使用類GradientBoostedTrees的trainClassifier函數進行GBDT分類模型訓練：
trainClassifier(data, categoricalFeaturesInfo, loss='logLos...
XGBoost調參注意事項
機器學習中參數調整是門藝術，模型的最佳參數可能取決於許多場景，所以很難為此做一個全麵的指導。本文嘗試為xgboost中的參數調整提供一些說明。
了解偏...
pyspark RandomForest的分類和回歸示例
pyspark中的RandomForest，也就是隨機森林，既可以訓練分類模型，也可以訓練回歸模型，下麵分別介紹。
RandomForest分類
使用RondomForest建立分類模型...
pyspark LogisticRegressionModel用法示例
類用法簡介
class pyspark.mllib.classification.LogisticRegressionModel(weights, intercept, numFeatures, numClasses)
LogisticRegressionModel: 使用...
因子機深入解析[推薦]
本文由Tracholar授權發布，未經允許，請勿轉載。
在組內做過一次因子機的技術分享，這裏將內容以及自己的思考記錄如下。
綜述
什麽是因...
Spark2.1特征處理:提取/轉換/選擇
本文是Spark2.1官方文檔的翻譯：Extracting, transforming and selecting features => Spark特征抽取、特征轉換、特征選擇，全文目錄如下：
Feature ...
SDCC2015 機器學習在美團用戶畫像中的應用PPT
部分內容預覽：
1）特征工程：
2）模型：
為什麽L1稀疏，L2平滑？
使用機器學習方法解決實際問題時，我們通常要用L1或L2範數做正則化（regularization），從而限製權值大小，減少過擬合風險。特別是在使用梯度下降來做目標函...
Spark機器學習庫指南[Spark 1.3.1版]——協同過濾(Collaborative Filtering)
下麵是章節協同過濾的目錄(其他內容參見全文目錄)
協同過濾
顯示反饋VS隱士反饋
正則化參數的擴展
示例
教程
協同過濾
協同過...
各種分類算法的優缺點
原文來自： http://bbs.pinggu.org/thread-2604496-1-1.html，這裏對部分地方添加了注解以及自己的理解。原文對一些常用的分類算法，如決策樹、SVM、樸素貝葉...