机器学习云计算集群posix 第42页

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。例子:邮件分类:根据邮件内容将邮件自动分类为“垃圾邮件或“非垃圾邮件”。这里，邮件内容是输入，而“垃圾邮件“或“非垃圾邮件”的非

华农DrLai·2024-02-12 11:30

机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点，但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

用python实现删除ES的索引

定义了一个名为delete_index的函数，它接受一个索引名称列表作为参数，遍历列表并对每个索引执行如下操作：检查该索引在Elasticsearch集群中是否存在。

jia_xue·2024-02-12 11:25

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

对于数据科学和机器学习领域的程序员来说，Python提供了强大的API和众多的库，使其成为数据科学和机器学习的首选语言。在Python的众多应用中，爬虫一直有着超高需求。

程序员老冉·2024-02-12 11:21

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造

LBENULL·2024-02-12 11:21

zk01

提供的功能包括：命名服务、配置管理、集群管理、分布式锁、队列管理。

矮肥·2024-02-12 11:41

Spark MLlib

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

Francek Chen·2024-02-12 11:15

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

开源大数据集群部署（九）Ranger审计日志集成（solr）

作者：櫰木1、下载solr安装包并解压包tar-xzvfsolr-8.11.2.gzcdsolr-8.11.2执行安装脚本./bin/install_solr_service.sh/opt/solr-8.11.2.tgz安装后，会在/etc/default/下生成solr.in.sh文件。2、在rangeradmin下生成solr相关配置cd/opt/ranger-2.3.0-admin/cont

·2024-02-12 10:07

Redis集群的负载如何计算浅谈

Redis集群的负载计算涉及到多个方面，主要取决于使用的负载均衡策略和算法。

MarkHD·2024-02-12 10:45

Redis缓存高可用集群在电商网站中的应用

实战案例：Redis缓存高可用集群在电商网站中的应用背景某大型电商网站在日常运营中面临巨大的访问量和数据压力。

MarkHD·2024-02-12 10:44

Redis缓存高可用集群浅谈

Redis缓存高可用集群的创新主要体现在以下几个方面：无中心节点设计：Redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它没有中心节点，这使得集群可以水平扩展，并且可以线性扩展到上万个节点（官方推荐不超过

MarkHD·2024-02-12 10:14

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]

是Dream呀·2024-02-12 10:44

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

一、多项式回归房价预测中：有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x=frontage*depth(房子面积)，则假设函数变成了hθ(x)=θo+θ1x。线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。另外，我们可以令：X2=X2^3,X3=X3^3,从而将

BioLearner·2024-02-12 10:36

使用 Python 5 年后，我转向了Go

\n几乎可以用它来做任何事情–从创建简单的脚本，Web开发，到数据可视化以及机器学习。

六六子大顺1·2024-02-12 09:29

米贸搜|Facebook在购物季使用的Meta广告投放流程

一、账户简化当广告系列开始投放后，每个广告组都会经历一个初始的“机器学习阶段”。简化账户架构可以帮助AI系统更快获得广告主所需的成效。

mimaosoulily·2024-02-12 09:29

第三节 zookeeper基础应用与实战2

Zookeeper权限控制3.1zk权限控制介绍3.2Scheme权限模式3.3ID授权对象3.4Permission权限类型3.5在控制台实现操作3.6Curator演示ACL的使用4.Zookeeper集群搭建

做个专注的工程师·2024-02-12 09:58

【机器学习笔记】基于实例的学习

基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻（KNN）3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机：人们通过记忆和行动来推理学习。1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点：简单，容易估计和解释可能存在很大的偏置：实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化：分布或密度的估计是数据驱动的（data-dri

住在天上的云·2024-02-12 09:57

Python概率建模算法和图示

从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中

亚图跨际·2024-02-12 09:26

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机(SupportVectorMachine)样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的背景信息当前版本的支持向量机大部分是由Vapnik和他的同事在A

住在天上的云·2024-02-12 09:56

Python三维体素化网格和点云计算

要点Python三维点云自动生成3D网格和表面重建，创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格，创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值，scikit-learn聚类点云数据Python点云和网格计算更多示例：使用泊松盘采样在网格上生成蓝噪声样本，对体素网格上的点云进行下采样，从点云估计法线，计算每个顶点的网格法线三维点云点云

亚图跨际·2024-02-12 09:25

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

想要在Mac的集成AMDGPU或外部显卡上训练机器学习模型？PlaidML就是您的最佳选择。任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。

suoge223·2024-02-12 09:25

机器学习案例1：利用 Python 将语音转换为文本

目录内容简介基本环境配置Python库安装麦克风语音识别音频文件的语音识别长音频源语音识别内容简介语音识别是机器或程序识别口语中的单词和短语并将其转换为文本信息的能力。大多数对于语音识别技术的应用场景就是Siri、Cortana和GoogleAssistant等个人助理，以及其他通过语音交互的虚拟助理。为了理解你的声音，这些虚拟助手需要进行语音识别。语音识别是一个复杂的过程，因此我不会教您如何训练

suoge223·2024-02-12 09:24

神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集

然而，聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集，包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多语言数据。

suoge223·2024-02-12 09:54

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

深度学习是一种机器学习方法，旨在通过大规模数据的训练来学习复杂的模式和关系。它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

Linux下的线程操作

一、多线程的创建于退出1.pthread_create(线程的创建)pthread_create是POSIX线程库中的函数，用于创建一个新的线程。

%xiao Q·2024-02-12 08:10

浅谈人工智能之深度学习~

目录前言：深度学习的进展一：深度学习的基本原理和算法二：深度学习的应用实例三：深度学习的挑战和未来发展方向四：深度学习与机器学习的关系五：深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏，知来者犹可追创作不易，宝子们

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。

giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点

giszz·2024-02-12 08:26

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。

giszz·2024-02-12 08:56

2018-11-16 hadoop3.1完全分布式部署

Hadoop3.1.0完全分布式集群部署，三台服务器部署结构如下github配置文件源码地址Pdsh使用方法http://kumu-linux.github.io/blog/2013/06/19/pdsh

Albert陈凯·2024-02-12 08:20

Redis核心技术及实战（九.解决大数据量问题）

九：cluster集群——解决大数据量问题原文：《09丨切片集群：数据增多了，是该加内存还是加实例？》Redis要保存大量数据怎么办？

ZYLer_·2024-02-12 07:07

实战 | Nginx+keepalived 实现高可用集群

前言今天通过两个实战案例，带大家理解Nginx+keepalived如何实现高可用集群，在学习新知识之前您可以选择性复习之前的知识点：给小白的Nginx10分钟入门指南Nginx编译安装及常用命令Nginx

开源Linux·2024-02-12 07:45

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-02-12 07:14

腾讯云4核8G服务器价格多少？4核8G12M服务器套餐性能如何？

在云计算时代，服务器成为了支撑各类应用背后的强大动力。腾讯云推出的4核8G12M轻量应用服务器，凭借其适中的价格和卓越的性能，受到了广大用户的青睐。那么，腾讯云4核8G服务器价格多少？

fanbooqq·2024-02-12 07:18

hadoop-YARN

aladdin（YetAnotherResourceNegotiator，另一种资源协调者）是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率

weixin_33736649·2024-02-12 07:44

Hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建

搭建的部署节点图如下：hdfs和yarn是两个不同概念，两者搭建不会冲突。注意一点是DataNode和NodeManager必须要部署在同一台机器，它们的比例是1比1关系的。否则DataNode只能存储，不能做相应的计算处理。通过官网搭建：hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.ht

qq_2368521029·2024-02-12 07:44

搭建 Hadoop-3.1.3 HA 集群

本文目录1.集群部署分布规划2.Zookeepr集群安装3.HDFS-HAⅠ.配置core-site.xmlⅡ.配置hdfs-site.xmlⅢ.配置分发4.YARN-HAⅠ.配置yarn-site.xmlⅡ

扛麻袋的少年·2024-02-12 07:43

Hadoop-HA高可用集群部署

(3)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群➢NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启➢NameNode机器需要升级,包括软件、硬件升

魔笛Love·2024-02-12 07:13

Hadoop-Yarn-ResourceManagerHA

一、介绍在Hadoop2.4之前，ResourceManager是YARN集群中的单点故障ResourceManagerHA是通过Active/Standby体系结构实现的，在任何时候其中一个RM都是活动的

隔着天花板看星星·2024-02-12 07:42

openEuler-22.03-LTS-SP3 Kubernets集群部署实战

一、环境介绍1、Windows11专业版，VMwareWorkstation17，XShell、XFtp、openEuler-22.03-LTS-SP32、Kubernets集群节点规划节点名称节点IP

wanchengpeng·2024-02-12 06:02

org.apache.hadoop.fs.ChecksumException: Checksum error: file:/root/test.txt at 0

上传文件到集群遇到以下异常：org.apache.hadoop.fs.ChecksumException:Checksumerror:file:/root/test.txtat0[root@master

橙汁啤酒厂·2024-02-12 05:24

HBase集群部署

橙汁啤酒厂·2024-02-12 05:23

Spark 作业执行

Spark基本组件，Master和Worker，负责运行Client和Driver作业执行框架每个SparkApplication由主控节点Master、集群资源管理节点ClusterManager、执行任务节点

Alex90·2024-02-12 05:04

普通程序员看k8s的账户管理

一、知识准备●账户管理分为：userAccount与serviceAccount●userAccount：通常是给人设计使用的，并且userAccount不在k8s集群内管理●serviceAccount

wilsonchai·2024-02-12 05:29

XGBoost算法

XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

OpenCV基础

OpenCV简介OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:10

fast.ai 机器学习笔记（一）

机器学习1：第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记

绝不原创的飞龙·2024-02-12 03:25

Spark 共享变量

通常，当传递给Spark操作(如map或reduce)的函数在远程集群节点上执行时，在函数中使用的所有外部变量都是单独拷贝的变量副本。

stone_zhu·2024-02-12 03:02

基于NSGA-II的深度迁移学习

深度迁移学习迁移学习是一种机器学习技术，它允许一个预训练的模型被用作起点，在此基础上进行微调以适应新的任务或数据。

代码缝合怪·2024-02-12 03:45

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