12 2019 档案
摘要：转载：知乎专栏忆臻https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912 刚接触梯度下降这个概念的时候，是在学习机器学习算法的时候，很多训练算法用的就是梯度下降，然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动，函数值下降最快，但是究其原因的时候，很多人都表达不清楚。所以我整理出自己的理
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摘要：一、什么是凸函数 对于一元函数f(xf(x)，如果对于任意tϵ[0,1]tϵ[0,1]均满足：f(tx1+(1−t)x2)≤tf(x1)+(1−t)f(x2)f(tx1+(1−t)x2)≤tf(x1)+(1−t)f(x2)，则称f(x)f(x)为凸函数(convex function) 如果对于任意
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摘要：本篇笔记，可作为《逻辑小站》【逻辑与AI】栏目中机器学习板块的内容。 一、向量 如果把「线性代数」比作一座大厦，那么「向量」就是这个大厦的砖石了。「向量」是学习线性代数所有其它内容的起点和基础。 在开始以前，首先让我们对齐你和我对「向量是什么」这个问题的回答。从最广的意义上，对「向量」可以从三个视角
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摘要：介绍 There is hardly any theory which is more elementary than linear algebra, in spite of the fact that generations of professors and textbook writers h
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摘要：机器学习--什么是梯度？为什么梯度方向就是函数上升最快的方向？本文将给你解惑
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摘要：1、几个单项式的和叫做多项式。在多项式中，每个单项式叫做多项式的项。其中含字母的各个单项式的数字因数，叫每个项的系数（特别要注意系数的性质符号）。不含字母的项，叫做常数项。多项式的次数以所含单项式中最高的次数为次数例如 －3x²+4x－5，这是一个多项式，它的系数分别是－3 、4 ；它的常数项是（-
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摘要：Taylor级数（对函数进行高阶逼近）： 对复杂函数使用多项式 进行逼近 **************************************************************************************** 泰勒公式告诉我们，怎么把铁丝弯成不同的样子 泰勒
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摘要：一、概念 XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。XGBoost 所应用的算法就是 GBDT（gradient boo
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摘要：这一两年Spark技术很火，自己也凑热闹，反复的试验、研究，有痛苦万分也有欣喜若狂，抽空把这些整理成文章共享给大家。这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍，从Spark的简介、编译、部署，再到编程模型、运行架构，最后介绍其组件SparkSQL、Spark Streaming、Spark MLi
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摘要：监督学习中， 如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等）， 如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。 回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间
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摘要：案例分析 处理kafka consumer的程序的时候，发现如下错误： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error
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摘要：本文介绍在使用springBoot如何进行Restful Api接口的开发及相关注解已经参数传递如何处理。 一、概念： REST全称是Representational State Transfer，中文意思是表述（编者注：通常译为表征）性状态转移。 它首次出现在2000年Roy Fielding的博
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摘要：由于在实际项目中碰到的restful服务，参数都以json为准。这里我获取的接口和传入的参数都是json字符串类型。发布restful服务可参照文章http://www.cnblogs.com/jave1ove/p/7277861.html，以下接口调用基于此服务。 基于发布的Restful服务，下
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摘要：-- Create table create table MS_BIGTABLE_LOG ( record_date DATE, col_1 VARCHAR2(2000), col_2 VARCHAR2(2000) ) PARTITION BY RANGE (record_date) INTERVA
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