Python大规模机器学习 第2页
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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 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储...
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《Python大规模机器学习》 —1 迈向可扩展性的第一步
第1章迈向可扩展性的第一步 欢迎阅读本书!你将学习关于使用Python实现机器学习可扩展性的知识。 本章将讨论如何用Python从大数据中进行有效学习,以及如何使用单机或其他机器集群进行这样的学习,比...
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《Python大规模机器学习》—1 迈向可扩展性的第一步
第1章 迈向可扩展性的第一步 欢迎阅读本书!你将学习关于使用Python实现机器学习可扩展性的知识。 本章将讨论如何用Python从大数据中进行有效学习,以及如何使用单机或其他机器集群进行这样的学习,...
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《Python大规模机器学习》 —2.4.5使用SGD
2.4.5使用SGD 作为本章结论,我们将实现两个示例:一个为基于森林覆盖数据的分类,另一个为基于共享单车数据集的回归。我们将看到如何将先前关于响应和特征分布的见解付诸实践,以及如何针对每个问题使用最...
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《Python大规模机器学习》—2.4.5 使用SGD
2.4.5 使用SGD 作为本章结论,我们将实现两个示例:一个为基于森林覆盖数据的分类,另一个为基于共享单车数据集的回归。我们将看到如何将先前关于响应和特征分布的见解付诸实践,以及如何针对每个问...
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《Python大规模机器学习》—1.2.6 科学计算发行版
1.2.6 科学计算发行版 正如读者迄今为止所读到的,创建一个工作环境对于数据科学家来说是一个很耗时的操作。首先需要安装Python,然后逐个安装所需要的库。(有时安装过程可能不像你希望的那样顺...
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《Python大规模机器学习》 —1.2.6科学计算发行版
1.2.6科学计算发行版 正如读者迄今为止所读到的,创建一个工作环境对于数据科学家来说是一个很耗时的操作。首先需要安装Python,然后逐个安装所需要的库。(有时安装过程可能不像你希望的那样顺利。)...
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《Python大规模机器学习》— 2.4 数据流的特征管理
2.4 数据流的特征管理 数据流带来的问题是,不能像在处理一个完整的内存数据集那样进行评估。为找到给SGD非核心算法提供数据的正确且最佳的方法,要求首先调查数据(例如,获取文件初始实例),并查找...
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《Python大规模机器学习》 —2.4数据流的特征管理
2.4数据流的特征管理 数据流带来的问题是,不能像在处理一个完整的内存数据集那样进行评估。为找到给SGD非核心算法提供数据的正确且最佳的方法,要求首先调查数据(例如,获取文件初始实例),并查找你手头的...
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《Python大规模机器学习》—2.5 小结
2.5 小结 在本章中,我们学习了如何通过从磁盘文本文件或数据库流化数据进行非核心学习,无论数据规模多大。这些方法肯定适用于比我们的演示示例更大的数据集 (实际上我们的演示示例可以使用非平均的强...