本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记。 目录 在大数据集上进行学习(Learning with Large Data Sets) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent ...
智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展,因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。这种能力正是多种领域所需要的,如非结构化数据分析 图像识别 语音识别和智能决策,这完全不同于传统的编程方式 如 Java .NET 或 Python 。机器学习并非新生事物,大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。各行各业都在将分析模 ...
2017-11-14 08:35 0 1119 推荐指数:
本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记。 目录 在大数据集上进行学习(Learning with Large Data Sets) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent ...
引子 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久没写博客,记得有一次看Ng大神的訪谈 ...
随着大数据时代到来,尽管计算机硬件条件的改善,对于机器学习算法效率的要求并不会降低,而机器学习算法效率更多 ...
Mahout学习算法训练模型 mahout提供了许多分类算法,但许多被设计来处理非常大的数据集,因此可能会有点麻烦。另一方面,有些很容易上手,因为,虽然依然可扩展性,它们具有低开销小的数据集。这样一个低开销的方法是随机梯度下降(SGD)算法,Logistic回归。该算 ...
本章讲了梯度下降的几种方式:batch梯度下降、mini-batch梯度下降、随机梯度下降。也讲解了如何利用mapreduce或者多cpu的思想加速模型的训练。 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候数据量会影响算法的结果,如果样本数据量很大,使用梯度下降优化参数时,一次 ...
批梯度下降 (Batch Gradient Descent) 以线性回归为例,用梯度下降算法进行参数更新的公式为$$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum\l ...
作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库,用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型 ...
branchpoints(RNA剪切体位点预测) 使用机器学习来注释人类剪切体的分支点 需要有 RNA s ...