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天池竞赛系列 阿里移动推荐算法思路解析 - 服务器技术综合 - 次元...

因为在这里比例会将80%未购买的样本过滤掉(实际上90%都有可能)而且过滤掉的未购买样本实际上也确实是没购买的。这样有助于提高后面GBDT等决策树模型的精度。 ...
www.it165.net/admin/html/201507/62... 2016-3-15

WAS集群系列(4):集群搭建:步骤2:安装WASND软件 - 服务器负载均衡 ...

点击启动安装向导,如下图提示:按步骤,逐步点击下一步进行安装,偶有几步需要注意,以下列举出这几步,建议如下设置:(1)、样本不选择(2)、修改路径,建议D:Program...
www.it165.net/admin/html/201409/36... 2016-3-15

linux中的文本处理方法集锦 - 系统管理 - 次元立方网 - 电脑知识...

这时可以使用uniq命令将这些重复行从输出文件中删除,只留下每条记录的唯一样本。 格式:uniq [选项] 文件 主要选项: -c:显示行号 -d:只显示重复行。 -u:只...
www.it165.net/os/html/201605/169...html 2016-5-17

SpatialHadoop实例:面向空间数据的高效MapReduce框架 - 服务器...

格网索引通过一致的网格进行分区,而R-tree和R+-tree通过一个分布清晰的R-tree分区,从输入文件中随机读取一个样本、批量加载此样本到临时内存R-tree,然后使用边界...
www.it165.net/admin/html/201412/45... 2016-3-15

测试揭示Windows PC上最佳防毒软件 - 系统安全 - 次元立方网 - ...

初步测试结果显示,两个安全解决方案Avira Antivirus Pro和Malwarebytes Anti-Malware设法删除了所有恶意软件样本,并实现100%的总体系统修复分数;卡巴斯基...
www.it165.net/os/html/201612/177...html 2016-12-9

Spark机器学习库MLib分类和回归文档V1.4.1(翻译) - 服务器技术...

不正则化而去训练模型是不恰当的,尤其是在训练样本数量较小的时候。 优化 线性方法使用凸优化函数优化目标函数。MLib使用两个方法,SGD和L-BFGS,在优化部分有描述...
www.it165.net/admin/html/201507/62... 2016-3-15

BP神经网络C代码实现 - Linux编程 - 次元立方网 - 电脑知识与技术...

#include <stdlib.h> #include <math.h> #include <stdio.h> #include #include <windows.h> #define COUT 6 //样本数量 #define IN_COUT 2 //输入层...
www.it165.net/os/html/201605/168...html 2016-5-6

深度学习与计算机视觉(11)_基于deeplearning的快速图像检索系统 -...

因为在海量样本的情况下,遍历所有样本,计算距离,精确地找出最接近的Top K个样本是一个非常耗时的过程,尤其有时候样本向量的维度也相当高,因此有时候我们会牺牲掉一...
www.it165.net/os/html/201603/162...html 2016-3-17

机器学习系列(11)_Python中GradientBoostingMachine(GBM)调参方法...

min_ samples_ split=500: 这个值应该在总样本数的0.5-1%之间,由于我们研究的是不均等分类问题,我们可以取这个区间里一个比较小的数,500。 min_ samples_ le...
www.it165.net/os/html/201609/176...html 2016-9-27

SparkMLlibDeepLearningConvolutionNeuralNetwork(深度学习卷积...

batch_xy1 样本数据 bc_cnn_layers 每层的参数 bc_cnn_ffb 偏置参数 bc_cnn_ffW 权重参数 输出: 每一层的计算结果。 /** * cnnff是进行前向传播 * 计算...
www.it165.net/admin/html/201507/62... 2016-3-15