加快机器学习的 Databricks 运行时

英特尔已通过英特尔® Python 分发版投资优化 Python 本身的性能,并优化了与 scikit-learn 一起使用的关键数据科学库,例如 XGBoost、NumPy 和 SciPy。本文提供了有关安装和使用这些扩展的更多信息。
本文为赞助文章。此类文章旨在为您提供有关我们认为对开发人员有用且有价值的产品和服务的信息……

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56. 概念介绍

有监督学习(Supervised learning)是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。……

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深度学习(自编码器AutoEncoder)

自编码器是用于无监督学习,高效编码的神经网络,自动编码器的目的就在于,学习一组数据的编码,通常用于数据的降维,自编码是一种无监督的算法,网络分为:输入层,隐藏层(编码层),解码层,该网络的目的在于重构输入,使其隐藏层的数据表示更加好,利用了反向传播,将输入值和目标值设置一样,就可以不断的进行迭代训练。……

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人工神经网络(梯度下降算法)

这一讲我们主要讲解了人工神经网络的训练策略包含了两个步骤
第一基于实践经验
确定神经网络的层数和每一层的神经元个数
第二用梯度下降法求解目标函数的局部极小值……

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人工神经网络(多层神经网络)

多层神经网络, Multi-layer neural network, 是研究的最多,结构又相对比较简单的神经网络。这种网络是属于前馈神经网络,一般由输入层,隐层,输出层组成。隐层的多少决定了该网络叫深度还是“浅度”神经网络。通常将大于3层的称为深度网络了。深度学习,狭义上讲就是对深度网络的训练过程。……

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