老师，在训练的方法中说，初始化我们每个联结的权值，然后通过神经网络计算出来的y值跟真实的y值做比对。如果这个值相差比较大，则修改当前层的联结的权重。 初始化的是所有隐藏层的所有联结权值吗？当前层指的是哪个层呢？ 刚开始接触，不太理解
30分钟讲清楚深度神经网络这两年神经网络各种火。但对很多人而言，只是听着觉得各种高大上，究其本质，还是听不懂。下面我们花三十分钟把这个事情讲清楚。 神经网络算法是最早来源于某神经生理学家和某数学家联合...
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good，特别好，解决我的疑惑
Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数
我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ 前言 熟悉Spark的分区对于Spark...
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深入学习二叉树(二) 线索二叉树1 前言 在上一篇简单二叉树的学习中，初步介绍了二叉树的一些基础知识，本篇文章将重点介绍二叉树的一种变形——线索二叉树。 2 线索二叉树 2.1 产生背景 现有一棵结点数目为...
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欢迎访问我的专栏，向大家推荐《程序员算法》 <a href="https://xiaozhuanlan.com/learningalgorithm?rel=3053270389" rel="nofollow" target="_blank">https://xiaozhuanlan.com/learningalgorithm?rel=3053270389</a>
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做预测的时候， val votes = Array.fill[Double](numClasses)(0.0)
_trees.view.foreach { tree =>
val classCounts: Array[Double] = tree.rootNode.predictImpl(features).impurityStats.stats
val total = classCounts.sum
if (total != 0) {
var i = 0
while (i < numClasses) {
votes(i) += classCounts(i) / total
i += 1
}
}
}
Vectors.dense(votes)怎么理解呢让Spark MLlib的预测性能再飞一会儿
背景介绍 我们的系统有一小部分机器学习模型识别需求，因为种种原因，最终选用了Spark MLlib来进行训练和预测。MLlib的Pipeline设计很好地契合了一个机器学习流...
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