在矩陣向量求導前4篇文章中,我們主要討論了標量對向量矩陣的求導,以及向量對向量的求導。本文我們就討論下之前沒有涉及到的矩陣對矩陣的求導,還有矩陣對向量,向量對矩陣求導這幾種形式的求導方法。 本文所有求導布局以分母布局為准,為了適配矩陣對矩陣的求導,本文向量對向量的求導也以分母布局 ...
:Spark ML與Spark MLLIB區別 Spark MLlib是面向RDD數據抽象的編程工具類庫,現在已經逐漸不再被Spark團隊支持,逐漸轉向Spark ML庫,Spark ML是面向DataFrame編程的。 :Spark ML與Spark MLLIB中矩陣 向量定義區別 這兩個類庫中的矩陣與向量對比可以發現幾乎都是一樣的,就是為了以后維護Spark ML方便。 :Spark ML中 ...
2017-11-19 11:24 0 3694 推薦指數:
在矩陣向量求導前4篇文章中,我們主要討論了標量對向量矩陣的求導,以及向量對向量的求導。本文我們就討論下之前沒有涉及到的矩陣對矩陣的求導,還有矩陣對向量,向量對矩陣求導這幾種形式的求導方法。 本文所有求導布局以分母布局為准,為了適配矩陣對矩陣的求導,本文向量對向量的求導也以分母布局 ...
轉載自:https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要區別和聯系如下: ml和mllib都是Spark中的機器學習庫,目前常用的機器學習功能2個庫都能滿足需求。 spark官方推薦使用ml, 因為ml功能更全面更靈活,未來 ...
本章導讀 機器學習(machine learning, ML)是一門涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多領域的交叉學科。ML專注於研究計算機模擬或實現人類的學習行為,以獲取新知識、新技能,並重組已學習的知識結構使之不斷改善自身。 MLlib是Spark提供的可擴展的機器學習庫 ...
Spark提供了常用機器學習算法的實現, 封裝於spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基於RDD的機器學習庫, spark.ml是基於DataFrame的機器學習庫. 相對於RDD, DataFrame擁有更豐富的操作API, 可以進行更靈活的操作. 目前 ...
在機器學習中的矩陣向量求導(一) 求導定義與求導布局中,我們討論了向量矩陣求導的9種定義與求導布局的概念。今天我們就討論下其中的標量對向量求導,標量對矩陣求導, 以及向量對向量求導這三種場景的基本求解思路。 對於本文中的標量對向量或矩陣求導這兩種情況,如前文所說,以分母布局為默認 ...
在機器學習中的矩陣向量求導(三) 矩陣向量求導之微分法中,我們討論了使用微分法來求解矩陣向量求導的方法。但是很多時候,求導的自變量和因變量直接有復雜的多層鏈式求導的關系,此時微分法使用起來也有些麻煩。需要一些簡潔的方法。 本文我們討論矩陣向量求導鏈式法則,使用該法則很多時 ...
在機器學習中的矩陣向量求導(二) 矩陣向量求導之定義法中,我們討論了定義法求解矩陣向量求導的方法,但是這個方法對於比較復雜的求導式子,中間運算會很復雜,同時排列求導出的結果也很麻煩。因此我們需要其他的一些求導方法。本文我們討論使用微分法來求解標量對向量的求導,以及標量對矩陣的求導 ...
Spark Sreaming與MLlib機器學習 本來這篇是准備5.15更的,但是上周一直在忙簽證和工作的事,沒時間就推遲了,現在終於有時間來寫寫Learning Spark最后一部分內容了。 第10-11 章主要講的是Spark Streaming 和MLlib方面的內容。我們知道 ...