野路子程序员

摘要： 1.UDAF定义 spark中的UDF(UserDefinedFunction)大家都不会陌生, UDF其实就是将一个普通的函数, 包装为可以按 行 操作DataFrame中指定Columns的函数. 例如, 对某一列的所有元素进行+1操作, 它对应mapreduce操作中的map操作. 这种操作有 阅读全文

摘要： 文章导读： 1. 熵 2. 联合熵和条件熵 3. 互信息 4. 相对熵 5. 交叉熵 6. 困惑度 7. 模拟信道模型 最近在看《统计自然语言处理》，觉得第二章预备知识里的关于信息论的一些基本概念总结得很不错。虽然对于熵这个词，我接触过很多次，在机器学习里的很多地方也都有涉及到，比如说最大熵模型，决 阅读全文

摘要： 文章导读： 1. 卷积神经网络 2. 卷积神经网络实践 深度神经网络在可以模拟更加复杂的情形，但是在上一章中，我们发现训练深度神经网络的时候会出现梯度消失的问题，从而导致模型训练失败。这一章，将会介绍可以被用在深度学习上的一些技术。 这章的主要内容是介绍一种应用最广泛的深度神经网络：卷积神经网络。我 阅读全文

摘要： 文章导读： 1. 梯度消失问题 2. 是什么导致了梯度消失问题？ 3. 复杂神经网络中的梯度不稳定问题 之前的章节，我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层，构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好的结果。 就如同在进 阅读全文

摘要： 文章导读： 1. 两个前提 2. 单输入单输出的情况 3. 一般情形：多输入多输出情况 4. 使用sigmoid以外的神经元 5. 修正阶跃函数 6.总结 神经网络最令人激动的一个性质，就是它可以实现任意功能的函数。而且是即使对于只有一个隐藏层的神经网络，这个结论依然成立。 大部分神经网络的使用者都 阅读全文

摘要： 文章导读： 1.交叉熵损失函数 1.1 交叉熵损失函数介绍 1.2 在MNIST数字分类上使用交叉熵损失函数 1.3 交叉熵的意义以及来历 1.4 Softmax 2. 过拟合和正则化 2.1 过拟合 2.2 正则化 2.3 为什么正则化可以减轻过拟合问题 2.4 正则化的其它方法 3. 参数初始化 阅读全文

摘要： 文章导读： 1. 一种基于矩阵运算快速计算神经网络输出的方法 2. 关于损失函数的两个假设 3. Hadamard积 - $s\odot t$ 4. 反向传播算法背后的四个基本方程 5. 四个方程的证明(选学) 6. 反向传播算法 7. 反向传播算法的代码实现 8. 反向传播为什么被认为是快速的算法 阅读全文

摘要： 文章导读： 1. 本书内容 2. 手写字体识别 3. 感知机 4. Sigmoid神经元 5. 神经网络的结构 6. 一个用于手写数字识别的简单神经网络 7. 梯度下降学习算法 8. 数字识别神经网络的实现 9. 关于深度学习 深度学习算是现在机器学习领域非常热门的方向了，虽然一直有了解并且简单用过 阅读全文

摘要： 文章导读： 1. Naive Bayes算法 2. Adaboost算法 3. Spark ML的使用 4. 自定义扩展Spark ML 1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial两种。在文本分类上经常 阅读全文