第03课：如何学习“机器学习”
第03课：如何学习“机器学习”学习“机器学习”这件事，我走过很长的一段弯路。有一些心得、体会和方法，在此和大家分享。
以模型为驱动，了解“机器学习”的本质本课力图引导大家以模型为驱动，进行学习。
我选择了几种经典模型（例如：线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机，条件随机场，K 均值等），作为入
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第02课：学习机器学习原理，改变看待世界的方式
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第02课：学习机器学习原理，改变看待世界的方式学习机器学习，除了有上一篇中讲述的那些务实的作用，在务虚方面同样有用。
学习一个个模型运作的原理，看到现实的事物如何转化为数字被计算，结果又如何映射回现实世界来影响我们的生活。
对机器学习的掌握，能为我们客观认识现实带来下面这些帮助。
破除迷信
在这个
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第01课：为什么要学原理和公式推导
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第01课：为什么要学原理和公式推导机器学习最直接的应用，就是把模型运用到实际业务上去解决问题。
本课所讲到的几个经典模型，是机器学习发展的几十年间，由前辈总结出的解决特定问题的固定模式，已经在实践中证明有效。
学会这些模型，一则可以以它们为载体理解“机器学习”这件事情本身是一种怎样的机制；二则掌握
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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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深度学习——Tensorflow（1）
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深度学习
一、Tensorflow简单示例1. 基本运算123456789101112131415161718192021222324#定义一个常量a = tf.constant([3,3])#定义一个变量x = tf.Variable([1,2])#定义一个加法opadd = tf.add(a,x)#定义
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