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摘要: 问题描述: 数据包含了一百四十万用户对80万商品的打分。要利用基于物品的协同过滤来计算。如果直接两两计算140万维的向量相似度,肯定不行啊。 问题分析: 每个物品的向量虽然是140万维的,但是其实给一个物品打分的用户其实不多,这个矩阵是非常稀疏的。而且根据长尾问题来说,大部分物品只有很少的用户有过评 阅读全文
posted @ 2018-04-04 09:07 Earendil 阅读(668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在版本回退里,你已经知道,每次提交,Git都把它们串成一条时间线,这条时间线就是一个分支。截止到目前,只有一条时间线,在Git里,这个分支叫主分支,即master分支。HEAD严格来说不是指向提交,而是指向master,master才是指向提交的,所以,HEAD指向的就是当前分支。 一开始的时候,m 阅读全文
posted @ 2018-03-30 09:27 Earendil 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: or create a new repository on the command line echo "# TestCreateRep" >> README.md git init git add README.md git commit -m "first commit" git remote 阅读全文
posted @ 2018-03-26 16:53 Earendil 阅读(112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这两周写业务逻辑,总会有各种日期操作,但是又记不住API,就是记不住API啊 这篇博客不错,记下来 https://lw900925.github.io/java/java8-newtime-api.html 阅读全文
posted @ 2018-03-16 14:38 Earendil 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的,不过后面也会 阅读全文
posted @ 2018-03-12 13:41 Earendil 阅读(1144) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 之前以为决策树挺简单的,之前看了西瓜树感觉自己对决策树了解了,但是现在感觉还是很多问题啊。列出一下提纲(基本都是问题) 决策树是一种基本的分类与回归的方法,使用中应该是用于分类的比较多,但是像CART也可以用于回归。 决策树的算法,我学的就三个:ID3、C4.5、CART,主要分为树的生成和剪枝。 阅读全文
posted @ 2018-03-11 14:56 Earendil 阅读(1096) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 感谢我的同事 李震给我讲解UDAF 网上找到的大部分都只有代码,但是缺少讲解,官网的的API有讲解,但是看不太明白。我还是自己记录一下吧,或许对其他人有帮助。 接下来以一个求几何平均数的例子来说明如何实现一个自己的UDAF 首先需要导入这些包: 使用方法: 先注册 参考资料: https://doc 阅读全文
posted @ 2018-03-05 18:47 Earendil 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考维基百科 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%BC%E7%84%B6%E5%87%BD%E6%95%B0 似然函数是关于模型参数的函数。也就是说似然函数表示在选定模型的情况下,对于已有的样本,估计模型参数的似然性。 “似然性”与“或然性”或“概率”意思相近, 阅读全文
posted @ 2018-03-03 15:51 Earendil 阅读(682) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理。每个RDD都被分为多个分区, 阅读全文
posted @ 2018-03-01 13:47 Earendil 阅读(343) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DateTimeFormatter df = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");LocalDateTime time = LocalDateTime.now();String localTime = df.format(time); 阅读全文
posted @ 2018-02-28 16:56 Earendil 阅读(287) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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