大数据机器学习第14页

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非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·2024-08-28 13:19

【机器学习基础】Anaconda与Pycharm使用

这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx

叫我东方小巴黎·2024-08-28 12:16

Python大数据学习day01——大数据开发概论

目录大数据概念大数据特点大数据应用场景大数据分析业务步骤大数据职业规划大数据学习路线1.大数据解决问题海量数据存储——海量数据运算——海量数据迁移2.大数据特点（大、多、值、快、信）数据体量大种类和来源多源化实现低价值密度速度快数据的质量准确可信

笨小孩124·2024-08-28 12:46

Python大数据之Python爬虫学习总结——day16 数据可视化

数据可视化Map_地图基础地图知识点:基础示例:实战练习:知识点:自定义模块:制作中国地图data1.txt文件内容python代码示例制作区域地图data2.txt文件内容python代码示例Line_折线图基础折线图实战练习:Bar_柱状图基础柱状图反转以及主题设置Json数据python数据转为json数据知识点:示例:json数据转为python数据知识点:json文件:示例:Map_地图

笨小孩124·2024-08-28 12:46

【机器学习】初学者经典案例（随记）

边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法，属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进，而不需要明确编程。

听忆.·2024-08-28 11:09

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

《陈天奇：机器学习科研的十年》阅读笔记

0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。

Bunny_Ben·2024-08-28 11:07

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习

机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar

Monyan·2024-08-28 11:06

聚星文社——绘唐科技Ai推文软件

绘唐AIGCAI工具·2024-08-28 09:57

Spark on YARN

ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

静听山水·2024-08-28 09:26

知识分享系列三：大数据技术（上）

jinruimeng·2024-08-28 07:43

MongoDB适用场景

MongoDB适用场景：大数据量存储：MongoDB非常适合存储PB级的数据。高性能：MongoDB能够实现高

Rverdoser·2024-08-28 06:05

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇

线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“；在定义自然数标量时，我们可能会说

绎岚科技·2024-08-28 05:31

AAAI2021推荐系统论文清单

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

一文读懂深度适配网络（DAN）

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

weixin_34088838·2024-08-28 05:57

R语言机器学习 KNN 2个例子

代码的写法，参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了，包括代码，数据，以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子，代码和过程，全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章，KNN,K-NearestNei

waterHBO·2024-08-28 05:57

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构实现》大数据平台层

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-28 03:49

淘宝网购省钱技巧分享淘宝怎么买东西更省钱？

很早之前就已经开始实行网购返利，但还是有那么一部分人不愿意相信，戒备心的驱使下网购一直都是原价，但用大数据告诉你淘宝一年返利好几亿，就我本人一个月返利都好几百，特别是在双十一那种电商节的时候返利提现上千很容易

测评君高省·2024-08-28 03:17

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

大数据学习路线基础指南‌

随着信息技术的迅猛发展，‌大数据已成为当今社会的热门话题。‌无论是企业决策、‌市场分析还是科学研究，‌大数据都扮演着举足轻重的角色。‌

一马什么梅一·2024-08-27 23:24

kafka(一)Kafka概述

定义Kafka是一个的基于的（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

万事万物·2024-08-27 23:57

图数据库Neo4j从入门到精通视频教程（含Neo4j+D3.js完整实战项目）

Neo4j+D3.js完整实战项目）课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/302课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com图数据库是目前大数据领域最火热的方向

菜花小噗噗·2024-08-27 23:23

快速收集信息，Python爬虫教你一招爬取豆瓣Top250信息！

随着科技不断发展，互联网已经进入了大数据时代。我们过去只能通过报刊杂志、电视广播获取到有限的信息，而现在，互联网上的海量数据，让我们享受到了信息自由。

不想秃头的里里·2024-08-27 22:45

CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

charlee44·2024-08-27 21:11

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-08-27 20:05

一点机器学习的体会

我关心的主要是机器学习有什么用，对未来哪些行业，领域，应用会产生变革级别的影响。为了了解这些，我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向，他们的主要应用，相关的主要工程工具。

zfq212·2024-08-27 20:18

机器学习——第十二章计算学习理论

目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论，目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

Distrii办伴：空间+科技+服务解决企业办公全生命周期需求

随着人工智能、大数据技术的应用场景逐步扩大，更丰富、更落地的企业服务场景将在不远的未来不断涌现。

娱扒小公主·2024-08-27 19:11

游戏AI中的模仿学习

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统

SEU-WYL·2024-08-27 19:57

我用Ehcache本地缓存把查询性能提升100倍，真香

目录业务背景如何通过缓存优化查询接口基于大数据离线平台进行缓存预热本地缓存框架Ehcache今天给大家来分享一个知识，那就是平时我们开发系统的时候，如何运用Ehcache这款本地缓存框架，把我们的查询性能大幅度提升优化

石杉的架构笔记·2024-08-27 19:26

一分钟了解Galaxybase银河图数据库先锋版升级功能！

Galaxybase银河图数据库是一款创邻科技自主研发的商用图数据库，具有高性能、高可用、企业级安全等特性，支持大规模数据查询实时返回，快速挖掘关联关系，发现深层商业洞见，可广泛应用于金融、能源、电信、政企等行业中的大数据分析场景等场景

创邻科技·2024-08-27 18:51

国内首个图计算平台团体标准发布，创邻科技参与编撰

2024年，由中国通信标准协会批准的团体标准《大数据图计算平台技术要求与测试方法》（编号：T/CCSA470—2023）（下称：标准）正式实施。

创邻科技·2024-08-27 18:21

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

【机器学习】特征提取特征降维

特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征，比如字典的特征提取，文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度，有这个维度的就为1，没有就是0。

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多，就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离，距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式，二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y

de-feedback·2024-08-27 18:20

Flink SQL w/ Blink Planner执行流程解析（上篇）

Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL")，Flink自然也不能“免俗”。

码农老K·2024-08-27 17:44

大数据计算-SQL优化手段(CBO)-以Flink为例

文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中，SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化，第二轮会根据原计划，生成多条结合成本的的执行计划，根据cost进行排序，选出最优的执行计划。

wending-Y·2024-08-27 17:12

（二十）Flink Paimon

数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。

springk·2024-08-27 16:38

挑战应对：携手共赢的未来——《无限的可能：世界高等教育数字化发展报告（2023）》

面向未来，数字技术在高等教育中的应用呈现新一代互联网强化教育要素新联结、物联网助力打造数字教育新空间、大数据有力支撑精准化教育服务新范式、区块链加速释能学习新评价、生成式人工智能重构教育教学新形态、元宇宙推动形成虚实一体教育新场域等发展趋势

罗思付之技术屋·2024-08-27 14:55

基层医疗云HIS系统源码：云计算、大数据等现代信息技术研发

云HIS源码，基层云HIS系统源码，基层医疗云HIS系统利用云计算、大数据等现代信息技术研发的基层医疗云HIS系统实现了医院信息化从局域网向互联网转型，重新定义医疗卫生信息化建设的理念、构架、功能和运维体系

项目源码库·2024-08-27 14:24

如何使用TensorFlow构建AI模型

TensorFlow已成为构建机器学习模型最受欢迎的框架之一。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，了解如何使用TensorFlow构建AI模型对充分利用机器学习的潜力至关重要。

AI科研视界·2024-08-27 14:21

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。本文档中描述的功能按版本状态分类:稳定:这些功能将被长期维护，并且在文档中通常不应该有重大的性能限制或缺口。我们还希望保持向后兼容性(虽然突破性的变化可能会发生，通知将提前一个版本)。测试版:这些功能被标记为测试版，因为AP

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

数据挖掘工具（RapidMiner）

RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具，它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。

deepdata_cn·2024-08-27 13:20

探索未来数据流处理的基石 - Pravega开源项目深度解析

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pravega在大数据和实时处理领域，一个强大的数据流管理工具

施业任Luna·2024-08-27 13:46

Navicat for MySQL：卓越的跨平台数据库管理开发工具

NavicatforMySQL是一款专为数据库管理员和开发人员设计的强大数据库管理开发工具，支持Mac和Windows操作系统，为用户提供了高效、便捷的数据库操作体验。

平安喜乐616·2024-08-27 13:45

推荐频道

大数据机器学习