發(fā)簡信
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“Spark on YARN”模式下作業(yè)資源分配
spark-submit參數(shù)設(shè)置說明，即提交EMR集群的Spark作業(yè)資源調(diào)優(yōu)，詳見該鏈接：spark-submit 參數(shù)設(shè)置說明 和該鏈接：S...
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信息論學(xué)習(xí)
信息論 香農(nóng)信息論的“信息”并不包含意義。信息論傳遞的是信息/消息/訊息/信號(hào)，其中：（1）消息/訊息是信息的載體，消息=訊息；（2）對(duì)消息編碼...
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吳恩達(dá)DL課程學(xué)習(xí)筆記——NN & DL（第四周）
第四周——深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、Introduction to DNN 只不過是把之前的單隱含層網(wǎng)絡(luò)拓展了一下罷了，符號(hào)約定基本一致。 2、在DNN...
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關(guān)于線性模型
線性模型 =>logistic回歸（分類學(xué)習(xí)方法，二分類，將z=f(x)代入logistic sigmoid函數(shù)中，得到input instan...
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多層感知機(jī)/器-MLP
MLP，Multilayer Perceptron，是一種前向/饋結(jié)構(gòu)的ANN，input vector => output vector，是一...
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吳恩達(dá)DL課程學(xué)習(xí)筆記——NN & DL（第三周）第三周——淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 比較簡單，沒有什么需要筆記記錄的。 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示 （1）只有一個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，三層NN：輸入層...
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吳恩達(dá)DL課程學(xué)習(xí)筆記——NN & DL（第二周）第二周——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1、二分類問題 （1）二分類器輸入為sample feature vector，輸出為0和1，用于預(yù)測(cè)該樣本是否為正類，...
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sigmoid函數(shù)
Sigmoid函數(shù)即形似S的函數(shù)，即S型函數(shù)。對(duì)數(shù)幾率函數(shù)，簡稱對(duì)率函數(shù)，是Sigmoid函數(shù)最重要的代表。注意：對(duì)率函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)（y=lnx...
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吳恩達(dá)DL課程學(xué)習(xí)筆記——NN & DL（第一周）
第一周——深度學(xué)習(xí)概述 1、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （1）單神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò) => 感知機(jī)/單層NN => MLP/ANN/BPNN。（2）通過組合一些低層...