1. 梯度计算式导出 我们在博客<统计学习:逻辑回归与交叉熵损失(Pytorch实现)>中提到,设\(w\)为权值(最后一维为偏置),样本总数为\(N\),\(\{(x_i, y_i)\}_{i=1}^N\)为训练样本集.样本维度为\(D\),\(x_i\in \mathbb{R}^{D+1}\)(最后一维扩充),\(y_i\in\{0, 1\}\).则逻辑回归的损失函数为: \[\mathcal{l}(w) = \sum_{i=1}^{N}\left[y_{i} \log \pi_{w}\l

1. PageRank的两种串行迭代求解算法 我们在博客<数值分析:幂迭代和PageRank算法(Numpy实现)>算法中提到过用幂法求解PageRank. 给定有向图 我们可以写出其马尔科夫概率转移矩阵\(M\)(第\(i\)列对应对\(i\)节点的邻居并沿列归一化) \[\left(\begin{array}{lll} 0 & 0 & 1 \\ \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{1}{2} & 1 & 0 \end{a

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依

1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑回归模型,这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的

原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1096712 在大神创作的基础上,学习了一些新知识,并加以注释. TARGET:将旧金山犯罪记录(San Francisco Crime Description)分类到33个类目中 源代码及数据集:之后提交. 一.载入数据集data import time from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext # 利

1. 背景 CTR预估(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间[2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的特征.特征组合,从而去间接增

该方法好处是可以调节阈值,可调参数比其他形式模型多很多. [参照]http://blog.csdn.net/u013719780/article/details/52277616 [3种模型效果比较:逻辑回归,决策树,随机森林]http://blog.csdn.net/chaoran_liu/article/details/52203831 from pyspark import SparkContextfrom pyspark.mllib.classification import Logis

pip包下载安装pyspark pip install pyspark  这里可能会遇到安装超时的情况   加参数  --timeout=100 pip   -default   -timeout=100     install -U pyspark 下面是我写的一些代码,在运行时,没什么问题,但是目前不知道怎么拿到rdd与dataframe中的值 from pyspark import SparkConf, SparkContextfrom pyspark.sql import HiveCon

title: PySpark SQL 相关知识介绍 summary: 关键词:大数据 Hadoop Hive Pig Kafka Spark PySpark SQL 集群管理器 PostgreSQL MongoDB Cassandra date: 2019-06-06 13:56 urlname: 2019060601 categories: 大数据 tags: PySpark 大数据 img: /medias/featureimages/9.jpg author: foochane toc:

本系列基于实际测试数据,质量保证,不自欺欺人. 实践是检验真理的唯一标准. Swipejobs is all about matching Jobs to Workers. Your challenge is to analyse the data provided and answer the questions below. You can access the data by opening the following S3 bucket: /* somewhere */ Please n

转载自:http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.L

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与

推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战 0.8012018.05.19 16:17:18字数 2068阅读 22568 推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践:https://www.

并行化 Hawk支持单机并行化,也就是使用多线程获取数据.它可以控制目前所有任务的数量,为了不给网站造成过大的压力,仅当任务池中的任务数量小于一定值后,才会插入新的任务. 你可以在数据清洗的 执行面板中,选择串行和并行模式: 在调试模式下,所有获取都是串行的.而执行模式下,执行器才会执行.为了更好地理解并行化,强烈建议阅读下面的内容. 最简单的并行化 我们以抓取某个网站的100个页面为例,第一个模块生成区间数,可以生成1-100的页面,自然地,就可以创建100个任务,分别抓取了. Hawk在默认

1.并发与并行的区别 并发: 一个时间段内有几个程序都处于已启动到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行.但在任一个时刻点只有一个程序在处理机上运行 并行: 在同一个时刻,多核处理多个任务.把工作拆分,同时在多核CPU上执行 2.parallelStream及parallel 在C#中,有Parallel类提供并行编程,同样在Java 8中针对Stream,Java 8也提供了parallelStream并行化编程. 2.1C#的Parallel static void Main(s

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这

最近在网上听到好多童鞋都在问如何用LR做手机性能测试,恰好自己对这方面也挺感兴趣,经过查阅很多资料,形成此文档以做备注~!如果有感觉我写的不对的地方,敬请指正,谢谢~!     其实自从LR12出来之后,大家已经可以借助android HP LoadRunner Mobile Recorder在手机上录制脚本并上传到LR12解析手机脚本(具体过程不多说,感兴趣的童鞋可自行百度),但是这种方法的缺点就是LR12不支持破解!!!     废话不多说,切入正题! 一.前提:     本次记录的前提是要

分别用串行和并行实现了一个NUM次加法的程序,代码如下: package main import ( "fmt" //"runtime" //执行并行段时需要引入该包 "time" ) const ( NUM = 50//+运算次数 ) type vint struct { n []int } func (v vint) Doadd(p, i, n int, u []int, c chan int) { for ti := i; ti <

好文推荐!!!!! 原文见:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40856569 Java 8中同时存在面向对象编程(OOP)和函数式编程(FP, Functional Programming)这两种编程范式.实际上,这两种范式并不矛盾,只是着重点不同.在OOP中,着重于通过丰富的类型系统对需要解决的问题进行建模:而FP中则着重于通过高阶函数和Lambda表达式来完成计算.所以我们完全可以将这两者融合在一起,对问题提出更加优雅的解决方案