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创建图.启动图 Shift+Tab Tab 变量介绍: F etch Feed 简单的模型构造 :线性回归 MNIST数据集 Softmax函数 非线性回归神经网络   MINIST数据集分类器简单版本 二次代价函数 sigmoid函数 交叉熵代价函数 对数释然代价函数 拟合 防止过拟合 Dropout 优化器 优化器的使用 如何提升准确率? 1.改每批训练多少个 2.改神经网络中间层(神经元层数,每层的个数,每层用的激活函数,权重的初值用随机正态.要不要防止过拟合) 3.改计算loss的函数:

dataguru访问地址:http://f.dataguru.cn/?fromuid=99611 课程优惠码:C4B6  这段时间一直在dataguru(炼数成金)上学习<hadoop数据分析平台(第十四期)>,说说我对炼数成金的印象. 最开始听说dataguru是通过它的广告邮件中的链接,发送的对象是itpub会员,如果你也是itpub会员,应该也会收到这么一封邮件. 后来才知道dataguru的前身是是ITPUB培训,ITPUB的创始人正是dataguru的主讲师-黄志洪(同时也是分布式系

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MapReduce工作原理图文详解 1.Map-Reduce 工作机制剖析图: 1.首先,第一步,我们先编写好我们的map-reduce程序,然后在一个client 节点里面进行提交.(一般来说可以在Hadoop集群里里面的任意一个节点进行,只要该节点装了Hadoop并且连入了Hadoop集群) 2.job client 在收到这个请求以后呢,会找到JobTracker并且请求一个作业ID(Job ID).(根据我们的核心配置文件,可以很轻易的找到JobTracker) 3.通过HDFS 系统把

点击了解更多Python课程>>> Python数据分析[炼数成金15周完整课程] 课程简介: Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言.也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定.Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用. Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库.它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起. 课程大纲: 第一部分. Python基础

炼数成金数据分析课程---14.Logistic回归 一.总结 一句话总结: 大纲+实例快速学习法 主要讲Logistic回归的原理及编程实现 1.事件的优势比(odds)是什么? 记y取1的概率是p=P(y=1|X),取0的概率 是1-p,取1和取0的概率之比为p/(1-p),称为事件的优势比(odds) 假设在p个独立自变量

炼数成金数据分析课程---10.python中如何画图 一.总结 一句话总结: 主要matplotlib库,pandas中也可以画一些基础图 大纲+实例快速学习法 1.matplotlib的最简单画图操作是什么? 1.import matplotlib.pyplot as plt 2.plt.plot([1,2,3,2,3,2,2,6]) #这是y数据,自动生成x轴数据 3.plt.show() import matplotlib.pyplot as plt #####matplotlib创建图

视频地址:http://pan.baidu.com/s/1dDEgKwD 这一节讲的全是理论 任务执行优化 : 1.推测式执行: 2.重用JVM: 3.忽略模式. 除了手动修改Log4J.properties也可以在web界面修改logLevle

视频地址:http://pan.baidu.com/s/1dDEgKwD 着重介绍了HDFS 运行了示例程序wordcount,自己也试了一遍(用的伪分布式) 1.建立数据(和讲师的操作有些不一样,不过我相信自己) 2.运行wordcount程序 3.查看结果 (可以看出来,只要没空格,它都看作是一个单词) 接下来介绍了50030和50070查看任务和HDFS状态 ...... 其中如果想看日志的话除了命令行也可以直接输入 http://localhost:50070/logs/ http://

视频地址:http://pan.baidu.com/s/1dDEgKwD 这个视频理论性太强,不过倒是给了自己唯一的选项就是自己实践,不用像以前那样视频中敲一个字符,我也敲一个字符 讲到的内容: 介绍了三本书 讲师说第一本适合入门者,重实验,但是里面错误不少:第二本重理论,讲的深:第三本是高级人员才能看的,属于源码级别的书,深入解析了HDFS源码,并教你怎么修改以让你的HDFS最大限度的优化到完美对接自己的项目. 无疑,这才是我想搞定的. 接下来讲了怎么安装hadoop 伪分布式 完全分布式 以

视频地址:http://pan.baidu.com/s/1dDEgKwD 最开始还是讲hadoop的起源,但是和其他垃圾视频不同,不是照本宣科,听了还是受益.作者给人一种感觉就是他是确实把他的经验和体会告诉别人,而不是像其他讲师把网上别人的思想讲一遍 视频给了课程目标,不知道我听完了视频能达到多少 Google是两个大学生创业建立起来的,值得我去反思,我的年轻在哪里? Google是hadoop的细想之源: 通讯运营商要向Google付费(Google已经垄断到这种地步了) Google的数据是

视频地址:http://pan.baidu.com/s/1dDEgKwD 第六课统讲了hadoop几个子项目和HBase,第七课还是讲的HBase 第八课讲了PIG 第九课讲了Hive和Zookeeper 第十课讲了sqoop 这一课还是比较受用,之前就一直疑问HDFS怎么和关系型数据库联系起来 原来有这样的组件 这几节讲的很笼统,也不实践,都是快进看的. Linux whereis命令 http://www.jb51.net/os/RedHat/1103.html MR的输出目录必须是不存在的

视频地址:http://pan.baidu.com/s/1dDEgKwD 这一节是讲师助教带着动手操作写简单的开发环境的部署和两个实例 开发环境的部署:http://www.cnblogs.com/admln/p/test-deployDevelopment.html 第一个实例就是wordcount 第二个实例 package testHadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

支持向量机SVM 原创性(非组合)的具有明显直观几何意义的分类算法,具有较高的准确率源于Vapnik和Chervonenkis关于统计学习的早期工作(1971年),第一篇有关论文由Boser.Guyon.Vapnik发表在1992年(参考文档见韩家炜书9.10节)思想直观,但细节异常复杂,内容涉及凸分析算法,核函数,神经网络等高深的领域,几乎可以写成单独的大部头与著.大部分非与业人士会觉得难以理解.某名人评论:SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法 思路 简单情况,线性可分,把问题转化为一个

chapter1 #变量 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个假发op add = tf.add(x,sub) #初始化所有变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: #变量初始化操作 sess.run(init) pri

决策树decision tree 什么是决策树输入:学习集输出:分类觃则(决策树) 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期,Quinlan开发了ID3算法(迭代的二分器)Quinlan改迚了ID3算法,称为C4.5算法1984年,多位统计学家在著名的<Classification and regression tree>书里提出了CART算法ID3和CART几乎同期出现,引起了研究决策树算法的旋风,至今已经有多种算法被提出

1.大数据金字塔结构 Data Source-->Data Warehouses/Data Marts-->data exploration-->Data Mining-->Data Presentations-->Making Decisions 2.从业职位   业务人员.ETL工程师.数据仓库工程师(及时需求).数据分析师.数据展现设计师.   IT支持人员:运维.程序员.生产线数据管理员 3.数据分析:统计方法,有目的 地对收集到的数据进行处理.   数据挖掘:查找隐

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰): 算法思想:分而治之+Hash 1.

一.Tensorflow基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务,用于搭建神经网络的计算过程,但其只搭建网络,不计算 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用张量(tensor)表示数据,用“阶”表示张量的维度.关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量,表示单独的一个数 1阶张量称为向量, 表示一个一维数组 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组 …… 张量是几阶的可以通过张量右边的方括号数来判断.例如 t = [ [ [    ] ] ],显然这个

重点归纳 回归分析就是利用样本(已知数据),产生拟合方程,从而(对未知数据)迚行预测用途:预测,判别合理性例子:利用身高预测体重:利用广告费用预测商品销售额:等等.线性回归分析:一元线性:多元线性:广义线性非线性回归分析困难:选定变量(多元),避免多重共线性,观察拟合方程,避免过度拟合,检验模型是否合理 相关系数