原创 Linux安裝Flink

目錄 單機版 Standalone Cluster Yarn Cluster         不論是哪種方式,安裝Flink前需要安裝好JDK,假設已經安裝好JDK1.8。 單機版 在192.168.128.111上安裝。 1、下載 fl

原创 IDEA搭建Flink開發環境及WordCount

  1、創建一個Maven項目並配置Java SDK和Scala SDK,如圖: 這裏選擇的是jdk1.8和scala2.12版本。   2、添加pom依賴 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?

原创 主題模型LSA/LSI、PLSA和LDA

目錄 LSA/LSI PLSA 潛在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA) 伯努利分佈(Bernoulli Distribution) 二項分佈(Binomial Distribution) 多項分

原创 集成學習Bagging算法之隨機森林(Random Forests)

目錄 Bootstrap抽樣 Bagging算法(Bootstrap Aggregating) 隨機森林(Random Forests)         Bagging(Bootstrap Aggregating)算法是建立在一種隨機抽樣

原创 集成學習Boosting算法之AdaBoost

目錄 Boosting算法 AdaBoost AdaBoost算法理論支撐 與Bagging算法比較 Boosting算法         Boosting算法是一種集成學習算法。與Bagging算法相同的是,它們都是一類算法的抽象框架,

原创 機器學習之EM算法原理及高斯混合模型

目錄 凸函數 Jensen不等式 EM算法 EM算法收斂性 EM算法應用 凸函數         設D爲f(x)的定義域,如果對於任意的,,f(x)滿足 則稱f(x)爲凸函數,如果 則稱f(x)爲嚴格凸函數。凸函數圖像如下: 圖中綠

原创 機器學習聚類之K-means算法

目錄 聚類 K-means算法 算法複雜度 K值選擇 K-means算法收斂性 聚類         聚類屬於無監督學習問題,目標是將樣本分成多個類別,保證類別內樣本之間相似度高,類別間樣本之間差異性高,這些類被稱之爲簇(cluster)

原创 機器學習和深度學習CSDN文章目錄

  經典學習 機器學習之支持向量機SVM(理論基礎) 機器學習之支持向量機SVM(完整版) 機器學習聚類之K-means算法 機器學習之降維算法(PCA和LDA) 機器學習之決策樹(ID3、C4.5、CART、剪枝) 機器學習常見模型評估

原创 機器學習之降維算法(PCA和LDA)

目錄   降維的例子 主成分分析(Principal Components Analysis,PCA) 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)

原创 機器學習之決策樹(ID3、C4.5、CART、剪枝)

目錄 決策樹的例子 ID3——最大信息增益 C4.5——最大信息增益比 CART——最小基尼指數 剪枝 決策樹的例子         決策樹是一個非常有趣的機器學習模型,它的建模思想是模擬了人的決策過程,最後形成一顆樹,這也是其之所以被稱

原创 機器學習常見模型評估指標詳解(持續更新)

目錄 準確率(Accuracy) 精確度(precision)與召回率(recall) F1-Score F1-Score推廣

原创 Pycharm工具Python開發自動添加註釋(詳細)

  方法自動添加註釋         定義了一個函數,在函數下面敲入了三個雙引號後,enter回車並沒有自動出現註釋,如圖: 解決辦法 Pycharm中依次打開File —> Settings —> Tools —> Python In

原创 從信息量到信息熵再到交叉熵(Cross Entropy)及TensorFlow實現細節

目錄 信息量 信息熵 交叉熵 TensorFlow實現 信息量         信息是個很抽象的概念。人們常常說信息很多,或者信息較少,但卻很難說清楚信息到底有多少。比如一本五十萬字的中文書到底有多少信息量。直到1948年,香農提出了“信

原创 Windows同時安裝tensorflow多個版本(tensorflow 2.0和tensorflow 1.x.x)

目錄 準備工作         創建環境 激活環境 安裝模塊 使用環境 環境切換 刪除環境 準備工作                 我們使用的是anaconda環境安裝,所以首先你得安裝anaconda,可參考《Windows安裝The

原创 TensorFlow 2.0中Luong Attention原理的核心源碼實現

請先閱讀與本文相關的原理《智能聊天系統——Attention Mechanism(注意力機制)》。 Luong-style attention https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf