2017-05-14

MachineLearning

机器学习是什么

　　近几年机器学习非常火，机器学习并不是近来才出现的已经出现了几十年了，但随着互联网、移动互联网、计算资源的迅猛发展使得机器学习有了庞大的数据、廉价的计算资源、广泛的应用场景；三种条件可以说缺一不可，互联网、移动互联网带来了大数据与广泛的应用场景，摩尔定律使得机器越来越便宜云计算的出现又让计算资

2017-04-22

MachineLearning

模型评估与选择

　　好记忆不如烂笔头，之前西瓜书这章也看过几次但还是掌握不够，今天又拿来翻翻顺便做个笔记；　　前面写了几篇线性回归与逻辑回归的文章，是说模型训练的但是模型的性能怎样该怎么选择使用最小二乘法还是梯度下降法呢，我们总得要比较模型的性能再做选择吧；所以就有了这里所说的模型评估与选择；　　既然是读书比较

2017-03-11

MachineLearning

逻辑回归

　　前面几篇文章介绍了线性回归算法，他们都属于线性模型现在这篇说的是逻辑回归，虽然都有回归二字却是非线性模型；逻辑回归的输出为特定离散值，用于判定数据的分类所以逻辑回归（Logistic regression）也称为分类模型；分类模型又有二分与多分类，逻辑回归通常用于二分类；以下内容为Stand

2017-02-16

Docker

Intellij IDEA使用Docker插件部署应用

1、安装Docker插件　　　　配置Docker Api，在API URL中填入api的地址，记得Docker后台程序启动是要配置 -H tcp://0.0.0.0:2375 开放远程地址端口，注意这里的ip地址填写内网ip即可，0.0.0.0将会绑定到宿主机所有的ip中包括外网ip有一定的风险

2017-01-24

Uncategorized

Kafka监控框架介绍

　　前段时间在想Kafka怎么监控、怎么知道生产的消息或消费的消费是否有丢失，目前有几个开源的Kafka监控框架这里整理了下，不过这几个框架都有各自的问题侧重点不一样； 1、Kafka Monitor 2、Availability-Monitor-for-Kafka 3、Kafka Web Cons

2016-12-31

树莓派

树莓派——系统安装

　　下载 https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ Raspbian系统这里有两个版本的Raspbian，桌面版本与极简版本或下载其他支持树莓派的操作系统，如windows10 iot等；接下来我们要做的是把系统镜像写入到sd卡中，把sd作为系

2016-12-25

MachineLearning 大数据

线性回归——最大似然法

似然函数　　似然函数与概率非常类似但又有根本的区别，概率为在某种条件（参数）下预测某事件发生的可能性；而似然函数与之相反为已知该事件的情况下推测出该事件发生时的条件（参数）；所以似然估计也称为参数估计，为参数估计中的一种算法；下面先求抛硬币的似然函数，然后再使用似然函数算出线性回归的参数；　　

2016-11-29

MachineLearning 大数据

线性回归——梯度下降法_实例

　　上篇文章介绍了梯度下降法在线性回归中的相关理论与证明，这里使用程序实例代码方式看梯度下降法是怎样一步一步下降求出最优解的； X = [1 4;2 5;5 1;4 2]; y = [19;26;19;20]; m = length(y); alpha = 0.002; %步长 num_it

2016-11-14

MachineLearning 大数据

线性回归——梯度下降法

　　前面的文章讲了使用最小二乘法来求线性回归损失函数的最优解，最小二乘法为直接对梯度求导找出极值，为非迭代法；而本篇文章了使用一个新的方法来求损失函数的极值：梯度下降法（Gradient Descendent, GD），梯度下降法为最优化算法通常用于求解函数的极值，梯度下降法为迭代法，给定一个β在梯

2016-10-30

Uncategorized

线性回归——最小二乘法_实例（二）

　　上篇文章介绍了最小二乘法矩阵形式的理论与证明、计算过程，这里使用程序代码的方式计算出矩阵形式的解，并给出线性拟合； Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [1,2;1,6;1,9;1,13]; y = [4;8;12;21]; % 根据

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