1.Gradient Descent 2.Normal euqation 先介绍下什么是normal equation，如果一个数据集X有m个样本，n个特征。则如果函数为： 。数据集X的特征向量表示为： 先介绍下什么是normal equation，如果一个数据集X有m个样本，n个特征。则如果函数为 ...
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2018-01-21 16:31:07
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推荐系统架构，推荐系统由品类平台，素材、特征召回平台、模型计算打分服务，排序服务构成。 将请求封装成QueryInfo对象，通过对象来向下完成一步步数据召回。首先是通过QueryInfo对象召回品类、分类信息。 前边有人问到是怎样实现通用化？好问题，当时答得不太好，现在梳理总结一下，分类平台通过配置 ...
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2018-01-21 14:45:27
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题目链接：http://codeforces.com/problemset/problem/612/C 题意：有四种括号，按一定顺序出现，问能否完成括号的匹配，如果不能完成，最少更改几个括号能够完成括号匹配。（注意，左括号只能更换为左括号。同理右括号） 思路：本题具有这样的特征，在每次遇到括号的时候 ...
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2018-01-21 00:13:52
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#朴素：考虑每个特征或者词，出项的可能性与它和其他单词相邻没有关系 #每个特征等权重 from numpy import * def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'pleas... ...
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2018-01-21 00:05:38
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Nginx负载均衡配置以下为Nginx负载均衡配置的简单介绍及配置，以作备忘。第1章 负载均衡介绍1.1 负载均衡和反向代理的区别严格的说，Nginx仅仅是作为Nginx Proxy反向代理使用的。普通的负载均衡软件，例如LVS，其实现的功能只是对请求数据包的转发（也可能会改写数据包）、传递，其中DR模式明显的特征是从负载均衡下面的节点服务器来看，接收到的请求还是来自访问负载均衡的客户端的真实用户
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2018-01-20 22:55:31
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项目： 为创造独特的产品、服务或结果而进行的临时性工作。 项目特征： 独特性：Unique、临时性：Temporary、渐进明细。 渐进明细：预算越来越精细。比如三峡工程中，预算从10亿级的误差到1亿误差，再到0.1亿的误差，就是一个渐进明细的过程。 ...
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2018-01-20 22:51:33
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介绍 1.什么时候需要进行迁移学习 目前大多数机器学习算法均是假设训练数据以及测试数据的特征分布相同。然而这在现实世界中却时常不可行。例如我们我们要对一个任务进行分类，但是此任务中数据不充足（在迁移学习中也被称为目标域），然而却有大量的相关的训练数据（在迁移学习中也被称为源域），但是此训练数据与所需 ...
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2018-01-20 22:44:52
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数据类型 集合 集合是一个无序的，不重复的数据集合，它的主要作用如下： 1.去重，把一个列表变成集合，就自动去重了 2.关系测试，测试两组数据之间的交集、差集、并集等关系 集合中的元素由三个特征： 1.确定性，（元素必须可hash） 2.互异性（去重） 3.无序性（集合中的元素没有先后之分），如集合 ...
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2018-01-20 13:56:04
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01 类的定义与使用 1、面向过程与面向对象 面向过程：核心是过程二字，过程即解决问题的步骤，就是先干什么再干什么 基于该思想写程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式 优点：复杂的过程流程化，进而简单化 缺点：扩展性差 面向对象：核心是对象二字，对象是特征与技能的结合体 基于该思想编写程 ...
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2018-01-19 14:23:32
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MLlib中众多机器学习算法API在单一管道或工作流中更容易相互结合起来使用。管道的思想主要是受到scikit-learn库的启发。 ML API使用Spark SQL中的DataFrame作为机器学习的数据集。DataFrame不同的列可以分别存储文本，特征向量，真实的Lables，和预测值。 T ...
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2018-01-19 14:03:29
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