1樓：666你小樣
在ml中常見的優化演算法基本都是：
sgd 這種對每個單變數進行同步更新
als(交替最小二乘）/**o(序列最小優化）這種交替（固定乙個單變數，優化另乙個單變數）思路。如果你熟悉**o，那麼als就也可以理解了。
其它（希望更多的人補充）
如何用c++讀取spark訓練出的mllib gbt模型並使用它來進行**
2樓：風di淒涼
1.1 lda例項 例項步驟： 1）載入資料 返回的資料格式為：
documents: rdd[(long, vector)]，其中：long為文章id，vector為文章分詞後的詞向量；使用者可以讀取指定目錄下的資料，通過分詞以及資料格式的轉換，轉換成rdd[(long, vector)]即可。
spark mllib lda主題模型一般迭代多少次
3樓：我是秋毒
lda主題
模型的評價指標是困惑度，困惑度越小，模型越好。
所以，可以跑一組實驗，看不同迭代次數對應的困惑度是多少，畫一條曲線，最小困惑度對應的迭代次數即為最佳次數。
迭代次數太少，會導致模型尚未收斂，迭代次數太多，又會浪費計算資源。
spark mllib機器學習什麼語言
如何用c++呼叫caffe訓練的人群計數模型
4樓：笑喘是病得抽
第一步，構造網路：
enum phase p = test;
***caffe_test_***(argv[1],p);
caffe_test_***.copytrainedlayersfrom(argv[2]);
第二步，構造資料並加入到網路輸入層：
//create the input data
vectormd_images;
vectormd_labels;
//////operations for the input data
mat original = imread("images\\lena_gray.png"); //隨便的**，沒有實用意義，可忽略
mat *sub_img = new mat;
for (int i = 0; i < 10; i++)
第三步，執行test操作：
for (int i = 0; i < 10; i++){
const vector*>& result = caffe_test_***.forwardprefilled();
如何訓練出籃球的得分機率，如何訓練出乙個籃球的得分機率
天天練習，多練自然就出了，就是個熟練問題 標準的投籃姿勢有助於你的命中率提高 投籃是籃球運動的主要進攻技術，是唯一的得分手段。比賽中進攻隊員運用其他各種進攻技術 戰術的目的，都是為了創造更多更好的進攻機會，力求投中得分。而投籃得分多少決定一場比賽的勝負，因此，掌握好投籃技術並不斷的提高投籃命中率，對...
如何用python讀取文字中指定行的內容
readsomelines.py usr bin env python3 import sys fname aa.txt def main lines i for i in sys.argv 1 if i.isdigit with open fname as f s f.read split n p...
如何用C語言生成正態分佈的樣本，如何用C語言生成乙個正態分佈的樣本
除錯程式時，隨機數種子可以設常數，例如srand 54321 用 rand 產生均勻分布隨機數 x1,x2利用瑞利分布得正態分佈隨機數 y1,y2 再按要求線性縮放一下到 0.01,2 區間。include include include include main mx rd 0 mi rd 0 f...