Machine Learning With Spark学习笔记（在10万电影数据上训练、使用推荐模型）
咱们如今开始训练模型，还输入参数以下： rank：ALS中因子的个数，一般来讲越大越好，可是对内存占用率有直接影响，一般rank在10到200之间。 iterations：迭代次数，每次迭代都会减小ALS的重构偏差。在几回迭代以后，ALS模型都会收敛获得一个不错的结果，因此大多状况下不须要太多的迭代（一般是10次）。 lambda：模型的正则化参数，控制着避免过分拟合，值越大，越正则化。pytho
相关文章
- 1. tensorflow Federated: 本地模型训练，无需上传训练数据
- 2. machine-learning怎样选择训练模型
- 3. Spark Machine Learning 02 design machine learning system
- 4. TensorFlow2.0学习笔记-3.模型训练
- 5. Machine Learning 学习笔记
- 6. azure模型训练_如何在Azure Machine Learning Studio上开发K-Means模型
- 7. Scaling distributed machine learning with the parameter server
- 8. 推荐系统-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）
- 9. Deep learning with Python 学习笔记（10）
- 10. hand on machine learning with
- 更多相关文章...
- • 在Spring中使用Redis - Redis教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. tensorflow Federated: 本地模型训练，无需上传训练数据
- 2. machine-learning怎样选择训练模型
- 3. Spark Machine Learning 02 design machine learning system
- 4. TensorFlow2.0学习笔记-3.模型训练
- 5. Machine Learning 学习笔记
- 6. azure模型训练_如何在Azure Machine Learning Studio上开发K-Means模型
- 7. Scaling distributed machine learning with the parameter server
- 8. 推荐系统-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）
- 9. Deep learning with Python 学习笔记（10）
- 10. hand on machine learning with