Mahout學習算法訓練模型 mahout提供了許多分類算法，但許多被設計來處理非常大的數據集，因此可能會有點麻煩。另一方面，有些很容易上手，因為，雖然依然可擴展性，它們具有低開銷小的數據集。這樣一個低開銷的方法是隨機梯度下降 SGD 算法，Logistic回歸。該算法是一個連續的 非平行 的算法，但它的速度快，因為在概念圖中圖 . 所示。最重要的處理大型數據，SGD算法采用恆定的內存量不管輸入 ...
2013-09-03 15:29 0 13593 推薦指數：
梯度下降（GD）是最小化風險函數、損失函數的一種常用方法，隨機梯度下降和批量梯度下降是兩種迭代求解思路，下面從公式和實現的角度對兩者進行分析，如有哪個方面寫的不對，希望網友糾正。 下面的h(x)是要擬合的函數，J(theta)損失函數，theta是參數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終 ...
最近掉進了Machine Learning的坑里，暑期聽完了龍星計划的機器學習課程，走馬觀花看了一些書。最近找了Stanford的Machine Learning的公開課（http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html），想 ...
機器學習(1)之梯度下降(gradient descent) 題記:最近零碎的時間都在學習Andrew Ng的machine learning，因此就有了這些筆記。 梯度下降是線性回歸的一種(Linear Regression)，首先給出一個關於房屋的經典例子 ...
一、從Multinomial Logistic模型說起 1、Multinomial Logistic 令為維輸入向量; 為輸出label;( ...
智能實時應用為所有行業帶來了革命性變化。機器學習及其分支深度學習正蓬勃發展，因為機器學習讓計算機能夠在無人指引的情況下挖掘深藏的洞見。這種能力正是多種領域所需要的，如非結構化數據分析、圖像識別、語音識別和智能決策，這完全不同於傳統的編程方式（如 Java、.NET 或 Python ...
本博客是針對Andrew Ng在Coursera上的machine learning課程的學習筆記。 目錄 在大數據集上進行學習（Learning with Large Data Sets） 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent ...
引子 轉載請注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久沒寫博客，記得有一次看Ng大神的訪談 ...
隨着大數據時代到來，盡管計算機硬件條件的改善，對於機器學習算法效率的要求並不會降低，而機器學習算法效率更多 ...
