發(fā)簡信
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Spark 學習筆記
dataframe create 創(chuàng)建dataframe val training = ss.createDataFrame(Seq( (...
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隨機數
筆者近期使用了隨機數做抽樣，本來是一個簡單的應用，但是我想要探究一下隨機數的生成原理，就看了一些網上的相關文章，總結如下。 首先貼一段是用c# ...
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ProductQuantizer-向量壓縮Product Quantizer 是一種將空間內的點x，通過kmeans算法映射到多個聚類中心, 然后在通過聚類中心表示該點x的向量壓縮方法....
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生長函數和VC 維
背景: The sample complexity bounds of the previous chapter are uninformati...
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PAC-learning
PAD-learnable的 定義: P(Rs(h(x))>=?)<=δ * 存在對應的其中是樣本的數量，代表樣本的分布代表樣本空間 * 存在對...
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bert 模型壓縮原理
1. 壓縮目的: 在基本不影響模型效果的基礎上,對bert模型進行同構壓縮，將layer 與embedding size減少， 盡可能提升模型的...
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AUC 理論推導一. 應用場景 1.分類 2. ranking 二. AUC的意義解釋 在隨機抽取兩個正負樣本，負樣本得分比正樣本高的比例. 這樣的解釋，在分類...
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Foundations of Machine Learning 詳解《Foundations of Machine Learning》一書是一本很好的機器學習教材， 作者: Mohri,Rostamizeadeh...
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使用spark 訓練機器學習大數據量情況下模型-native bayes引言 機器學習模型，如nb, svm, xgboost, gdbt, crf 等，是進行分類，排序，回歸的常用工具。目前，有許多機器學習的工具性...