大数据&机器学习第23页

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

页面滚动动画-wow.js及Animate.css

Animate.css官网简介Animate.css是一个纯CSS动画库，官方给出了70多种动画特效，使用简单cdn引入使用Example效果更多特效wow.js官网简介WOW.js是轻量级类库，只依赖

quanCN·2024-08-25 05:29

浙大城市学院题库1019

Input有若干组测试数据，每个测试数据有两个整数a,b(0≤a,b≤10)Output每个测试数据输出一行，a+b的答案Sample#1Input1212Output33思路用while循环中以~scanf

会龙龙龙·2024-08-25 05:50

松下信息和望繁信科技邀您参加「数智时代下大数据应用的“道”与“术”」闭门会议

我们即将迎来松下信息系统（上海）有限公司（简称“松下信息”）与上海望繁信科技有限公司（简称“望繁信科技”）联合举办的“数智时代下大数据应用的‘道’与‘术’”大会。距离8月23日的会议仅剩8天！

望繁信科技·2024-08-25 04:45

望繁信科技与金智维达成金融行业独家战略合作，共塑数字化转型新格局

作为大数据流程智能领域的

望繁信科技·2024-08-25 04:15

邀请函 I 松下信息和望繁信科技邀您参加「数智时代下大数据应用的“道”与“术”」闭门会议

在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据与智能化的结合成为企业成功的关键。

望繁信科技·2024-08-25 04:45

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

外卖骑手平台有哪些可以选择？赚钱最多福利最好的外卖骑手平台推荐

根据大数据分析，以下几个外卖平台比较好:1、美团外卖现在市场占有率非常高的一款外卖平台，有美团专送和美团众包之分，如果只想兼职的话，可以申请众包服务，想什么时候跑就什么时候跑，特点是单子非常多。

高省APP·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

大数据技术——RDD编程初级实践

环境介绍3、数据来源描述4、数据上传及上传结果查看5、数据处理过程描述1.pyspark交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题6、经验总结1、需求描述在当今社会，随着大数据的快速发展情况下

@璿·2024-08-25 03:04

linux之DNS配置

以www.example.com为例.com是一级域名example是二级域名www是主机名主机名用于标识特定的设备或计算机，而子域名用于对

运维不屈的一生·2024-08-25 03:33

JetPack Compose 实战 Jetchat（2）

DisableunusedAGPfeaturesbuildConfigfalseaidlfalserenderScriptfalseresValuesfalseshadersfalse}指的注意的是这里开启和关闭功能的做法承接上篇importcom.example.comp

zcwfeng·2024-08-25 02:56

V$SQL_MONITOR.STATUS

(DocID1900060.1)SYMPTOMSRunningDBMS_SQLTUNE.REPORT_SQL_MONITORForexample:SELECTDBMS_SQLTUNE.REPORT_SQL_MONITOR

jnrjian·2024-08-25 01:26

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

MatsumotoChrikk·2024-08-25 00:47

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

Mysql索引知识的自我总结

这就有一套优化提升的过程了，首先对于大数据

M-bao·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

随着大数据时代的到来，数据已经成为驱动业务增长的关键因素。Python作为一款强大的编程语言，在数据科学领域占据着重要的地位。

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

读《激荡十年，水大鱼大》有感（2016年～2017年）

大数据、无人机、虚拟现实、人工智能、区块链、生物医疗以及新材料等都是热门的投资区域。网络直播、共享单车又

范范1118·2024-08-24 21:01

不散

刚才，抒舒玉儿发朋友圈说：“Livebeautifully，dreampassionately，lovecompletely.”什么意思呢？微信翻译：“活得美好，梦得热烈，爱得彻底。”

鲁长安·2024-08-24 20:51

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

TechCraft·2024-08-24 19:23

什么是营销自动化？营销自动化的优势？

营销自动化基于大数据和人工智能技术，能够自动执行、管理和完成营销任务和流程，为企业带来诸多优势。营销自动化是一种能够一体化执行、管理、完成营销任务和流程的工具。

林叔聊渠道分销·2024-08-24 19:52

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

C#基础：父类 = new 子类() 的效果和作用

代码如下：usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;namespaceStudentClassExample{publicclassSon

我是苏苏·2024-08-24 19:48

海康实时监控预览视频流接入web

它是海康威视基于多年在视频及物联网核心技术积累之上，融合AI、大数据、云计算等技术，为合作伙伴提供的一个二次开发及创新的平台。

LB_bei·2024-08-24 18:16

Hive3：数据随机抽样查询

一、适用场景大数据体系下，在真正的企业环境中，很容易出现很大的表，比如体积达到TB级别。

生产队队长·2024-08-24 17:40

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

pytest断言总结

deftest_example():assert1==12.断言相等使用pytest提供的pytest对象进行更详细的断言。deftest_equality():assert1==1assert1!

董林夕·2024-08-24 15:25

大数据与AI：驱动未来智能社会的双引擎

一、大数据：AI的“燃料”二、AI：大数据的“引擎”三、大数据与AI的融合应用1.医疗健康：2.教育科技：3.智慧城市：4.智能制造：四、未来趋势与挑战结语一、大数据：AI的“燃料”大数据，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉

yuhaoteng666·2024-08-24 14:51

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

技术专长：在机器学习、搜

算法驯化师·2024-08-24 13:43

10W数据导入该如何与库中数据去重？

使用的是PostgreSQL在做大数据量（十万级）导入时，某些字段和数据库表里数据（千万级）重复的需要排除掉，把表数据查询出来用程序的方式判断去重效率很低，于是考虑用临时表。

工业甲酰苯胺·2024-08-24 13:42

开发一个小程序需要多少钱｜需要多少资金

如果一个小程序需要复杂的功能和技术，例如人工智能、大数据分析、支付功能等等，那么开发成本可能会更高。因此，开发者建议开发

红匣子实力推荐·2024-08-24 13:02

【Apache】漏洞

ApacheHTTP路径穿越漏洞4.ApacheHTTPSSRF漏洞5.Apachelog4j26.ApacheshiroApache漏洞1.ApacheHTTPD多后缀解析漏洞主要利用方式：文件类型欺骗：构造example.php.jpg

B1ackMa9ic·2024-08-24 13:11

2021-08-20

iid=4266523538240176&app=news_article&tt_from=android_share&utm_medium=toutiao_android&utm_campaign=client_share

飞扬小丁·2024-08-24 12:00

Swift语言iOS开发：CALayer十则示例

作者：ScottGardner译者：TurtleFromMars原文:CALayeriniOSwithSwift:10Examples如你所知，我们在iOS应用中看到的都是视图（view），包括按钮视图

Nkkkkkk·2024-08-24 11:01

向量数据库 Milvus：智能检索新时代

基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步

三余知行·2024-08-24 11:31

threejs 创建CSS3DSprite精灵标签, 可以更新位置及内容(封装)

/js/three.js/examples/jsm/renderers/CSS3DRenderer.js";classThreeCss3dSprite{constructor(){this.sprit

zsd_666·2024-08-24 09:47

大数据技术--实验03-HBase的安装与使用【实测可行】

1.配置Vmware虚拟机参考第2章的配置，配置好虚拟机。虚拟机配置好后，配置Hbase参考下表的服务分配来配置HBase。机器名主节点ZooKeeperRegionServermaster是是否slave1备份是是slave2否是是2.下载并配置HBase在HBase的官网http://mirrors.cnnic.cn/apache/hbase/下载HBase，其文件为：hbase-1.0.1.

doublexiao79·2024-08-24 08:08

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

推荐频道

大数据&机器学习