2014年11月19日
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继续上篇来写。为了使这个神经网络满足我们需要,我们能够改变的东西有:(0)输入输出的格式和质量(1)各个神经元的权重值W(2)偏置bias,这个改变从广义上说,也算是改变权重W0(3)激活函数(4)神经网络层数(5)每一层神经元个数(6)神经网络的结构那么问题又来了,这些参数怎么改变呢?我们一部分一...
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posted @ 2014-11-19 10:24
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摘要:
接上篇。 前面两篇讲解了神经网络就是一个黑箱,里面有一个一个的小圆球(神经元)连接而成,通过改变神经元的连接方式及各个参数,就可以实现一个符合要求的神经网络。接下来我们来举一个BP神经网络的例子,以加深理解。 在讲解这个例子之前,大概说一下一个神经网络解决问题的思路: 1.对要解决的问题进行理...
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posted @ 2014-11-19 10:24
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2014年11月18日
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写在前面的话:保持一贯的风格,正式开始写之前,先啰嗦一番。介绍神经网络的书籍和文章简直太多了,所以我也不准备用太洋气的话去讲,尽量写的土一点,大家看完文章后,能够对神经网络有一个整体的认识,有所体会,我便达到了目的。接下来再根据自己的问题,去看看大块头的书,练习练习,就好了。如果能够跟自己的学习工作...
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posted @ 2014-11-18 11:07
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摘要:
3.Combiner操作前面讲完Map操作,总结一下就是:一个大文件,分成split1~5,对应于Map1~5,每一个Map处理一个split,每一个split的每一行,会用每一个Map的map方法去处理,经过上面操作,最终输出了5个中间结果。对于这5个中间结果的每一个来说,都有很多行,每一行是ke...
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posted @ 2014-11-18 10:27
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上一篇简单讲了一下HDFS,简单来说就是一个叫做“NameNode”的大哥,带着一群叫做“DataNode”的小弟,完成了一坨坨数据的存储,其中大哥负责保存数据的目录,小弟们负责数据的真正存储,而大哥和小弟其实就是一台台的电脑,他们之间通过交换机,互相联系到了一起。 其实这位大哥和这群小弟不仅能存...
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posted @ 2014-11-18 10:20
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学习云计算,必然得了解Hadoop,而Hadoop中的HDFS(分布式文件系统)是一个基础,接下来就写一下我所理解的HDFS。 有一个很有特别的村庄,村庄里面有一个很牛逼的人,叫做“大哥”,村民们都信得过他,于是会把自己家的粮食、农具等等各种各样的东西“打包成一个大的包裹”让“大哥”给存着,等用的...
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posted @ 2014-11-18 10:13
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2014年11月12日
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前言有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了,最近手头有点忙,鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后,本篇将是一个实操篇,当然前面我们总结了其它的微软一系列算法,为了方便大家阅读,我特地整理了一篇目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载, 我打算将微软商业智能中在DM这块所用到的算...
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posted @ 2014-11-12 22:12
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摘要:
此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了,完整该篇之后,微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了,在此系列中涵盖了微软在商业智能 (BI)模块系统所能提供的所有挖掘算法,当然此框架完全可以自己扩充,可以自定义挖掘算法,不过目前此系列中还不涉及,只涉及微软提供的算法,当然这些 算法已经基本涵...
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posted @ 2014-11-12 22:11
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摘要:
前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载, 有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,...
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posted @ 2014-11-12 22:05
船长
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摘要:
前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载, 有兴趣的童鞋可以点击查阅,本篇我们将要总结的算法为:Microsoft顺序分析和聚类分析算法,此算法为上一篇中的关联规...
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posted @ 2014-11-12 22:04
船长
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