qq_43265673的博客

由于下个月开始投简历，本期只大致讲解大数据相关机器学习，下一期（工作后）再重点讲解。主要内容高等数学矩阵前置知识机器学习概述特征工程模型选择梯度下降算法数学前置知识矩阵大学学过就不作详细说明图解矩阵A中每个元素aij的下标，i代表元素所在行，j代表元素所在列，其中 i, j > 0对于Amn，当 m = n，即矩阵的行数与列数相等，那么称A为方阵对于方...

接上篇文章：机器学习第一期（上）：数学矩阵前置知识、机器学习前置知识、机器学习基础、机器学习类型，分类回归、机器学习过程、损失函数、过拟合与欠拟合、正则化项、训练误差与测试误差、模型选择、交叉验证、梯度下降算法主要内容线性回归模型逻辑回归模型决策树线性回归模型最小二乘法它的主要思想就是选择未知参数，使得理论值与观测值之差的平方和达到最小。我们假设输入属性（特征）的数目只...

文章目录第1章 项目体系架构设计1.1 项目系统架构1.2 项目数据流程1.3 数据模型第2章 工具环境搭建2.1 MongoDB（单节点）环境配置2.2 Redis（单节点）环境配置2.3 Spark（单节点）环境配置2.4 Zookeeper（单节点）环境配置2.5 Flume-ng（单节点）环境配置2.6 Kafka（单节点）环境配置第3章 创...

接上篇文章第4章的4.3.3：电商推荐系统（上）：推荐系统架构、数据模型、离线统计与机器学习推荐、历史热门商品、最近热门商品、商品平均得分统计推荐、基于隐语义模型的协同过滤推荐、用户商品推荐列表、商品相似度矩阵、模型评估和参数选取第5章 实时推荐服务建设5.1 实时推荐服务5.2 实时推荐模型和代码框架5.2.1 实时推荐模型算法设计5.2.2 实时推荐模块框架5.3 实时...