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（一）My HobbiesDo you have any hobbies?In my spare time, I like reading books, collecting cards and coins, playing volleyball, communicating with frien
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EM 算法(Expectation Maximization Algorithm)
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机器学习
EM 算法(Expectation Maximization Algorithm)
EM 算法简介
准备知识
2.1 极大似然估计
2.2 Jensen 不等式
EM 算法详解
3.1 问题描述
3.2 EM 算法推倒
3.3 EM 算法流程
EM 算法小结
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隐马尔可夫模型 (HMM)
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机器学习
一、基本概念###1.1 隐马尔可夫的定义隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列，称为状态序列（state sequence）；每个状态生成一个观测，而由此
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使用BF神经网络进行基于影评的语义分析
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深度学习
一、准备数据12345import pandas as pddata = pd.DataFrame([])data['reviews'] = pd.read_table('reviews.txt',header=None,names=['reviews'])data['labels'] = pd.
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Pyspark连接读取Hive和Mysql数据库
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Spark
一、前期准备__这里默认spark版本支持hive且与hadoop本本相互兼容。这里使用的版本是：
Hadoop 2.7.5
Spark 2.3
Anaconda 3.5
Hive 1.2
1）安装mysql
2）创建hive用户并赋予权限
12345678create user 'hive'
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使用 Keras 分析 IMDB 电影数据
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深度学习
使用 Keras 分析 IMDB 电影数据1234567891011# Importsimport numpy as npimport kerasfrom keras.datasets import imdbfrom keras.models import Sequentialfrom keras
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BF神经网络（二）预测共享单车使用情况
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深度学习
传送门：BF神经网络（一）算法原理与实现
BF神经网络预测共享单车使用情况BF实现算法基础BF神经网络算法的原理及实现参考前一篇博客：http://ihoge.cn/2018/DL_BFNN.html
加载和准备数据构建神经网络的关键一步是正确地准备数据。不同尺度级别的变量使网络难以高效地掌握正确
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BF神经网络（一）算法原理与实现
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深度学习
传送门：BF神经网络（二）预测共享单车使用情况
一、反向传播算法基本原理如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。
要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误
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