当前标签：机器学习

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卷积神经网络——本质上是在利用卷积做特征压缩，然后再全连接
bonelee 2017-10-23 13:21 阅读:12606 评论:0 推荐:0 编辑
神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的
bonelee 2017-10-23 12:09 阅读:4810 评论:1 推荐:1 编辑
LSTM入门学习——结合《LSTM模型》文章看
bonelee 2017-10-23 10:34 阅读:23287 评论:0 推荐:1 编辑
LSTM入门学习——本质上就是比RNN的隐藏层公式稍微复杂了一点点而已
bonelee 2017-10-23 10:08 阅读:3891 评论:0 推荐:0 编辑
LSTM模型
bonelee 2017-10-23 09:47 阅读:4395 评论:0 推荐:0 编辑
机器学习样本标记 示意代码
bonelee 2017-09-28 19:30 阅读:1611 评论:0 推荐:0 编辑
pandas groupby 分组操作
bonelee 2017-09-26 14:34 阅读:2344 评论:0 推荐:0 编辑
机器翻译引擎的基本原理 ——LSTM
bonelee 2017-08-22 20:12 阅读:3723 评论:0 推荐:0 编辑
Spark技术在京东智能供应链预测的应用——按照业务进行划分，然后利用scikit learn进行单机训练并预测
bonelee 2017-08-12 11:42 阅读:458 评论:0 推荐:0 编辑
英特尔深度学习框架BigDL——a distributed deep learning library for Apache Spark
bonelee 2017-08-12 11:05 阅读:533 评论:0 推荐:0 编辑
机器学习特征表达——日期与时间特征做离散处理（数字到分类的映射），稀疏类分组（相似特征归档），创建虚拟变量（提取新特征） 本质就是要么多变少，或少变多
bonelee 2017-08-09 20:21 阅读:2387 评论:0 推荐:0 编辑
1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD
bonelee 2017-08-03 09:37 阅读:979 评论:0 推荐:0 编辑
机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降
bonelee 2017-07-29 09:14 阅读:15988 评论:1 推荐:3 编辑
mahout demo——本质上是基于Hadoop的分步式算法实现，比如多节点的数据合并，数据排序，网路通信的效率，节点宕机重算，数据分步式存储
bonelee 2017-07-27 10:04 阅读:238 评论:1 推荐:0 编辑
模型树——就是回归树的分段常数预测修改为线性回归 对于非线性回归有较好的预测效果
bonelee 2017-07-26 20:30 阅读:1679 评论:0 推荐:0 编辑
Fuzzy C Means 算法及其 Python 实现——写得很清楚，见原文
bonelee 2017-07-24 16:46 阅读:4952 评论:1 推荐:0 编辑
spark Bisecting k-means（二分K均值算法）
bonelee 2017-07-24 16:06 阅读:2635 评论:0 推荐:0 编辑
python spark kmeans demo
bonelee 2017-07-24 15:20 阅读:2911 评论:0 推荐:0 编辑
百度开源其NLP主题模型工具包，文本分类等场景可直接使用L——LDA进行主题选择本质就是降维，然后用于推荐或者分类
bonelee 2017-07-24 11:13 阅读:2986 评论:0 推荐:0 编辑
谷歌开源可视化工具Facets，将用于人+AI协作项目研究——无非就是一个用于特征工程探索的绘图工具集，pandas可以做的
bonelee 2017-07-24 10:57 阅读:651 评论:0 推荐:0 编辑
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