One-Way
爱一人,攀一山,追一梦
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摘要: Y2PZ6U8 landen 输入邀请码,注册一年会额外赠送一个月,注册两年会额外赠送三个月。 阅读全文
posted @ 2017-08-18 16:43 单行道| 阅读(366) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 课程内容:Machine Learning 专项课程 https://www.coursera.org/specializations/machine-learning 课程的作业主要分两部分,一部分是根据课程的知识点回答问题,还有一部分是根据编程来回答问题,这里提供了编程的内容,仅供参考,如有错误 阅读全文
posted @ 2016-12-05 11:57 单行道| 阅读(4597) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 评估性能 评估损失 1、Training Error 首先要通过数据来训练模型,选取数据中的一部分作为训练数据. 损失函数可以使用绝对值误差或者平方误差等方法来计算,这里使用平方误差的方法,即: (y-f(x))2 使用此方法计算误差,然后计算所有数据点,并求平均数。 Training Error 阅读全文
posted @ 2016-11-29 17:56 单行道| 阅读(926) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 多元回归 回顾一下简单线性回归:一个特征,两个相关系数 实际的应用要比这种情况复杂的多,比如 1、房价和房屋面积并不只是简单的线性关系。 2、影响房价的因素有很多,不仅仅是房屋面积,还包括很多其他因素。 现在描述第一种情况,房价和房屋面积不只是简单的线性关系,可能是二次或者多项式: 二次函数: 多项 阅读全文
posted @ 2016-11-29 12:09 单行道| 阅读(286) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 简单回归 这里以房价预测作为例子来说明:这里有一批关于房屋销售记录的历史数据,知道房价和房子的大小。接下来就根据房子的大小来预测下房价。 简单线性回归,如下图所示,找到一条线,大体描述了历史数据的走势。 f(x) 代表房价的预测值 wo 代表截距(intercept) 相关系数 w1 代表特征(房子 阅读全文
posted @ 2016-11-28 17:51 单行道| 阅读(852) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2016-11-28 10:13 单行道| 阅读(503) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: KVM 是 Kernel-based Virtual Machine 的简称,是 Linux 下 x86 硬件平台上的全功能虚拟化解决方案; 使用 KVM ,可允许运行多个虚拟机,包括 Linux 和 Windows操作系统。 KVM的虚拟化需要硬件支持(如Intel VT技术或者AMD V技术)。 阅读全文
posted @ 2016-10-30 00:54 单行道| 阅读(1377) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: aggregateByKey 这个RDD有点繁琐,整理一下使用示例,供参考 直接上代码 输出结果说明: 参考代码及下面的说明进行理解 官网的说明 源码中函数的说明 阅读全文
posted @ 2016-10-28 01:09 单行道| 阅读(4587) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 配置Spark standalone HA 主机:node1,node2,node3 master: node1,node2 slave:node2,node3 修改配置文件: node1,node3: spark-env.sh node2: spark-env.sh node2与node1的差别仅 阅读全文
posted @ 2016-10-25 22:00 单行道| 阅读(633) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 完成了课程1 机器学习基础:案例研究 贴个证书,继续努力完成后续的课程: 阅读全文
posted @ 2016-10-25 17:12 单行道| 阅读(1377) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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