Spark MLlib中分类和回归算法： -分类算法： pyspark.mllib.classification -朴素贝叶斯 NaiveBayes -支持向量机（优化：随机梯度下降）SVMWithSGD -逻辑回归 LogisticRegressionWithSGD // 从Spark 2.0开始 ...
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2019-01-16 19:48:26
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【1】大规模数据 【2】随机梯度下降 【3】小批量梯度下降 【4】随机梯度下降的收敛 Answer：BD A 错误。学习率太小，算法容易很慢 B 正确。学习率小，效果更好 C 错误。应该是确定阈值吧 D 正确。曲线不下降，说明学习率选的太大 【5】在线学习 【6】 Answer：BC A 错误。随机 ...
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2018-12-27 03:09:42
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梯度下降代码：function [ theta, J_history ] = GradinentDecent( X, y, theta, alpha, num_iter )m = length(y);J_history = zeros(20, 1);i = 0;temp = 0;for iter =... ...
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2018-12-25 15:20:47
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2018 年“双 11”的交易额又达到了一个历史新高度 2135 亿。相比十年前，我们的交易额增长了 360 多倍，而交易峰值增长了 1200 多倍。相对应的，系统数呈现爆发式增长。系统在支撑“双 11”过程中的复杂度和难度呈现指数级形式上升趋势。
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2018-12-11 19:49:40
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随机梯度下降批尺寸有什么影响呢？？？ 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大，内存不够。但盲目减少会导致无法收敛，batch_size=1时为在线学习， 也是标准的SGD，这样学习，如果数据量不大，noise数据存在时，模型容易被noise带偏，如果数据量足够大，no ...
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2018-12-08 21:10:27
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1.梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法： 标准梯度下降法(GD, Gradient Descent) 随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent) 批量梯度下降法(BGD, Batch Gr ...
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2018-12-07 21:17:40
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从最简单的线性回归来说，小批量随机梯度下降的时候，X，y 从迭代器中取出，也是bach_size大小的数据集，那么网络的计算，同样也是小批量的。 即代码 l = loss(net(X),y) 包含了，小批量数据集，每一个数据丢到网络中，计算出返回值以后，和真实值得损失。 ...
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2018-12-01 18:40:19
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TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CP ...
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2018-11-25 20:34:25
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随机梯度下降算法训练时，使用滑动平均模型可以提高模型健壮性。在Tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率。控制模型更新速度，它对每个变量会维护一个影子变量，这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值，而每次运行变量更新时，影子变量的值会更新为：$$sh
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2018-11-22 10:42:35
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随机梯度下降分类器并不是一个独立的算法，而是一系列利用随机梯度下降求解参数的算法的集合。 from sklearn.linear_model import SGDClassifier clf = SGDClassifier(loss="hinge", penalty="l2") loss funct ...
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2018-11-16 22:35:16
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