Factorization Machines 1. 算法介绍 Factorization Model Factorization Machines as Predictors 2. FM on Angel 3. 运行和性能 Factorization Machines 因子分解机(Factorization Machine, FM)是由S...

六、历史小记 六、历史小记 现代前馈网络的核心思想自20世纪80年代以来没有发生重大变化。 近年来神经网络性能的大部分改变可归因于两个因素：更大的数据集、更大的网络（由于硬件的强大和软件设施的发展）。 算法上的部分改变也显著改善了神经网络的性能： 用交叉熵代替均方误差作为损失函数。 均方误差在20世纪80年代和90年代流行，后来逐渐被交叉...

组件划分 组件实现 添加样式 作者：胡子大哈 原文链接： http://huziketang.com/books/react/lesson14 转载请注明出处，保留原文链接和作者信息。 课程到这里大家已经掌握了 React.js 的基础知识和组件的基本写法了。现在可以把我们所学到的内容应用于实战当中。这里给大家提供一个实战的案例：一个...

Angel编程指南（Angel Programing Guide） PSModel和MLModel MLRunner（启动器） TrainTask & PredictTask（任务类） Spark on Angel Angel编程指南（Angel Programing Guide） Angel的设计理念，从一开始就围绕机器学习和模型 。...

Deeplearning Algorithms tutorial BP神经网络 算法描述 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学...

数据挖掘十大算法—K近邻算法 二、k-近邻法 三、距离加权最近邻算法 机器学习与数据挖掘-K最近邻(KNN)算法的实现（java和python版） 数据挖掘十大算法—K近邻算法 来源：http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/23941577 k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本...

重计算：大Batch训练特性 背景 原理 使用方法 Q&A 重计算：大Batch训练特性 背景 随着训练数据规模的逐渐增加，训练更大、更深的深度学习模型成为一个主流趋势。目前的深度学习模型训练，通常要求保留前向计算的隐层结果，并且需要保存结果的数量会随着模型层数的增加线性增加，这对于目前能够使用的AI芯片的内存大小是个挑战。Forward...

四、Python 中的数据科学 外部资源 四、Python 中的数据科学 原文：Data Science in Python 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Python 有大量可用于数据科学的工具。 Python 中的数据科学核心围绕着一些核心模块，通常包括【scipy，numpy，pandas，matplo...

TensorFlow 官方文档中文版 你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！ 缘起 内容来源 参与者（按认领章节排序） 翻译 校对 进度记录 花絮 持续改进 感谢支持 离线版本 Tex-PDF 修订版 TensorFlow 官方文档中文版 你正在阅读的项目可能会比 Android 系...