在Mahout實現的機器學習算法見下表:
Mahout最大的優點就是基於hadoop實現,把很多以前運行於單機上的算法,轉化爲了MapReduce模式,這樣大大提升了算法可處理的數據量和處理性能。
1.例子引入 如圖所示,我們要將兩類點(紅點和藍點)分類,希望能先通過降維之後再分類(直接分肯定也能分開)。那麼我們需要將二維的數據(每個點包含橫座標和縱座標,是二維的)降維到一維直線上的點。 我們可以有多種降維的策略,
首先,要感謝譚武和張朋博同學的PPT,懷念以前一起學習數據挖掘十大算法的時光! 1.關聯挖掘例子 啤酒和尿布的故事: 在一家超市中,人們發現了一個特別有趣的現象:尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居然擺在一起。但這一奇怪
1 背景介紹 1.1問題描述 人們在網上收看電影時,常常會給看過的電影打分。從這些電影的打分情況可以發掘出一個用戶的電影收看偏好。通過發掘出的用戶偏好,可以爲用戶做出準確的電影推薦。在這個問題中,我們需要根據用戶之前的電影
1.廣度神經網絡: 2.中文分詞算法: 方法:(1)基於詞典的方法:逐詞匹配法,最大匹配法,逆向最大匹配法,雙向匹配法;(優點)算法簡單,易於實現;(缺點)匹配速度慢,存在歧義切分,無法智能匹配 (2)基於統計的方
精確度:precision,正確預測爲正的,佔全部預測爲正的比例,TP / (TP+FP) 召回率:recall,正確預測爲正的,佔全部實際爲正的比例,TP / (TP+FN) F1-score:精確率和召回率的調和平均數,2 *
參考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5357c0af0101jq6z.html http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/17739247 Ap
反向傳播的底層原理是數學求導裏的鏈式法則,有空再補充 一般講反向傳播都離不開神經網絡,然後就得有公式和結構圖。OK。 公式佔坑。 結構圖: 簡單的問題容易被複雜的公式和結構圖搞的很複雜,作爲行動主義者的程序員,上代碼。