理论

pyspark的使用和操作(基础整理)

from https://blog.csdn.net/cymy001/article/details/78483723 Spark提供了一个Python_Shell,即pyspark,从而可以以交互的方式使用Python编写Spark程序。...

Keras实现LSTM

from http://www.cnblogs.com/yangmang/p/7530416.html 作者 Peter-Young LSTM是优秀的循环神经网络(RNN)结构,而LSTM在结构上也比较复杂,对RNN和LSTM还稍有疑问的朋...

Deep Auto-encoder

原文 https://www.cnblogs.com/yangmang/p/7428014.html autoencoder可以用于数据压缩、降维,预训练神经网络,生成数据等等。 autoencoder的架构 autoencoder的架构是...

机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

本文作者fly qq微信公众号qRobotics,机器人学博士生 原文:机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些? 给《机器视觉与应用》课程出大作业的时候,正好涉及到这方面内容,所以简单整理了一下(参考 Hinton 的课程)。按照之前的套路写...

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

来自 https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/79578390 从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络...

A Course in Machine Learning

by Hal Daumé III Machine learning is the study of algorithms that learn from data and experience. It is applied in a vas...

评分卡上线后如何进行评分卡的监测

作者授权转发,原文地址:https://blog.csdn.net/lll1528238733/article/details/78356803 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 有一段时间没来写博了,一直忙我司申请评分...

信用标准评分卡模型开发及实现

作者授权转发,原文地址:https://blog.csdn.net/lll1528238733/article/details/76602006 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 一、信用风险评级模型的类型 信用风险计量...

数据可视化不完全指南(上)

数据集犹如世界历史状态的快照,能帮助我们捕捉不断变化的事物,而数据可视化则是将复杂数据以简单的形式展示给用户的良好手段(或媒介)。结合个人书中所学与实际工作所学,对数据可视化过程做了一些总结形成本文供各位看客”消遣”...

246 页《统计机器学习与凸优化》教程

统计机器学习(Statistical Machine Learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。凸优化(convex optimization)是指一种比较特殊的优化,是指求取最小值的目...

大白话解析模拟退火算法

一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前,先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解,直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单,其主要缺点是会陷入...

Gibbs Sampling(吉布斯采样)

from https://blog.csdn.net/wang_yi_wen/article/details/17319905 摘要:Gibbs Sampling利用条件概率产生符合分布的样本,用于估计分布的期望,边缘分布;是一种在无法精确...

入门级攻略:机器学习 VS. 深度学习

from https://zhuanlan.zhihu.com/p/26769864 摘要: 本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用,以及在源数据要求,硬件支持,特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别,对于...

python调参神器hyperopt

from https://blog.csdn.net/qq_34139222/article/details/60322995   Hyperopt库为python中的模型选择和参数优化提供了算法和并行方案。机器学习常见的模型有K...

R语言–数据抽样的实现

来自 https://blog.csdn.net/u014460433/article/details/52756752  这里主要介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样三种基本抽样方法。 用到的软件包及函数 软件包 函数 函数意义 base...