Python大规模机器学习
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[置顶]甘特图怎么制作更方便?甘特图制作方法
本文关于甘特图怎么制作更方便?甘特图制作方法。其实现在制作甘特图的方式有多种多样,可以直接使用表格的方式来制作,或者是使用一些线上工具来制作甘特图都是可以的。今天针对于甘特图制作方式给大家详细的分享一...
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[置顶]okr的实施标准步骤是什么?成功实施落地OKR的要点
本文关于okr的实施标准步骤是什么?成功实施落地OKR的要点。其实有关于Okr工作法,相信很多人都有一定的了解。OKR定义为一个重要的思维框架和一个发展中的学科,旨在确保员工一起工作,并专注于做出可衡...
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《Python大规模机器学习》—3.2.4 使用SGD实现大规模SVM
3.2.4 使用SGD实现大规模SVM 考虑到子采样的局限性(首先是指在大数据集上训练模型的欠拟合),当使用Scikitlearn中的适合于大规模流的线性SVM时,可用的唯一选项仍然是SGDC...
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《Python大规模机器学习》— 2.3.2 随机梯度下降
2.3.2 随机梯度下降 到目前为止看到的梯度下降版本称为全批梯度下降,它通过优化整个数据集误差来工作,因此需要占用内存。非核心版是随机梯度下降(SGD)和最小批梯度下降(SGD)。 在这里,公...
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《Python大规模机器学习》 —3.5超参数调整
3.5超参数调整 与成批学习一样,在测试超参数的最佳组合时,在非核心算法中没有捷径,需要尝试一定数量的组合,才能找出可能的最佳解决方案,并使用样本外错误度量手段来评估其性能。 由于你实际上不知道所预测...
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《Python大规模机器学习》—3.5 超参数调整
3.5 超参数调整 与成批学习一样,在测试超参数的最佳组合时,在非核心算法中没有捷径,需要尝试一定数量的组合,才能找出可能的最佳解决方案,并使用样本外错误度量手段来评估其性能。 由于你实际上不知...
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《Python大规模机器学习》
智能系统与技术丛书 Python大规模机器学习 Large Scale Machine Learning with Python [荷]巴斯蒂安·贾丁(Bastiaan Sjardin) [意]卢卡·...
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《Python大规模机器学习》—2 Scikit-learn中的可扩展学习
第2章 Scikit-learn中的可扩展学习 假如拥有这个时代强大而又实惠的电脑,那么,将数据集加载到内存中、准备好数据矩阵、训练机器学习算法以及使用样本外观察法来测试其泛化能力通常并不是非常困难。...
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《Python大规模机器学习》 —2 Scikit-learn中的可扩展学习
第2章Scikit-learn中的可扩展学习 假如拥有这个时代强大而又实惠的电脑,那么,将数据集加载到内存中、准备好数据矩阵、训练机器学习算法以及使用样本外观察法来测试其泛化能力通常并不是非常困难。然...
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《Python大规模机器学习》 —2.2流化源数据
2.2流化源数据 当你有一个传输数据的生成过程时,某些数据实际上正在流经你的计算机,你能动态处理或丢弃这些数据,但是除非你将其存储到某个数据存储库中,否则之后无法再访问这些数据。这就像从一条流动的河水...
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《Python大规模机器学习》— 2.2 流化源数据
2.2 流化源数据 当你有一个传输数据的生成过程时,某些数据实际上正在流经你的计算机,你能动态处理或丢弃这些数据,但是除非你将其存储到某个数据存储库中,否则之后无法再访问这些数据。这就像从一条流...
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《Python大规模机器学习》—3 实现快速SVM
第3章 实现快速SVM 上一章内容已接触了在线学习,与批量学习相比,读者可能已经对其简单性、有效性和可扩展性感到惊讶。尽管每次只学习单个示例,SGD依然能得到很好的估计结果,就好像使用批处理算法处理存...