PySpark机器学习

Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

在大数据分析中，ApacheSpark可以用于数据预处理、数据挖掘、机器学习、图形处理等多个方面。
Uingll·2023-12-19 04:13

机器学习 | K均值聚类(K-means Clustering)

本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释K均值聚类模型概述K-Means是一种无监督的聚类算法，其目的是将n个数据点分为k个聚类。每个聚类都有一个质心，这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。它能做什么市场细分:识别具有相似属性的潜在客户群体。图像分析:图像压缩和图像分割中的像素聚类。异常检测:通过标识不符合标准集群特征的观测结果来检测异常。基因表达数
Devon_musa·2023-12-19 04:12

常见损失函数

常见的损失函数机器学习通过对算法中的目标函数进行不断求解优化，得到最终想要的结果。分类和回归问题中，通常使用损失函数或代价函数作为
瞎了吗·2023-12-19 02:12

HBR-202109

Book对你的企业而言，AI不必太金贵考虑到AI技术的进步，企业应该将重点从构建正确的模式——专注于软件的方法——转移到获取有用的数据上，以及使用新的机器学习操作工具。
junjguo·2023-12-19 02:03

机器学习求解组合优化问题2023各大顶会最新论文合集

机器学习技术为解决这类问题提供了一种新的方法，利用机器学习求解组合优化问题也是人工智能的前沿方向，在今年的各大顶会收录论文中，
深度之眼·2023-12-19 02:25

python InvalidArgumentError: Tensor holds the wrong type, it holds int, but desires to be int64_t.

完整报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File“E:\untitled\机器学习\机器学习期末项目\news_classify.py”,line291,inresult
oh panda·2023-12-19 01:38

智能机器人产业发展带来的经济机构变革-千寻千与猎头的哆啦A梦之路

机器人是机械制造、电子控制、计算机、传感器、机器学习、人工智能等多个领域学科先进技术的结合体。在制造等行业中广泛的应用智能机器人、可以减少人工操作带来的不确定性，从而
职场信息资讯·2023-12-19 01:19

Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林，数据支持描述，自编码器，高斯混合，DBSCAN，LOF)

案例背景异常值监测是机器学习的一个重要领域，博主以前做预测多，异常值监测涉及得少，但之后的工作可能需要做异常值方面的工作，所以大致总结了一下常用的机器学习来做异常值监测的方法以及代码。
阡之尘埃·2023-12-18 23:01

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归
KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

Coursera机器学习笔记3

Week44.1神经网络模型表示1神经网络可以分为三部分：（输入）树突、（logistic）激励、（输出）轴突。一个简单的模型如下图。image1.pngx0通常为1，第一层为输入层；在这个例子中，中间层为ai(2)。第j个权重矩阵决定了第j层到第j+1层的调整，如果第j层有s(j)个单元，第j+1层有s(j+1)个单元，则第j个权重矩阵的维度是s(j+1)*(s(j)+1)image1.png4
los_pollos·2023-12-18 22:22

亚马逊云科技AI应用 SageMaker 新突破，机器学习优势显著

（声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）AmazonSageMaker是一种机器学习服务，
不叫猫先生·2023-12-18 22:58

机器学习-深度学习服务器推荐

大学生、研究生未免找不到还有的GPU服务器，这边博主推荐https://featurize.cn?s=3d13789cb8184f16bb6133b20c353207方便，便宜，不会自动删除上传项目文件，支持VScode、pycharm、SSH链接，上传文件速度快。强烈推荐，快冲！
Element_南笙·2023-12-18 20:52

黑猴子的家：Python Anaconda 版本安装

download/2、AnacondaDistribution拥有超过600万用户，开源AnacondaDistribution是在Linux，Windows和MacOSX上进行Python和R数据科学和机器学习的最快和最简单的方法
黑猴子的家·2023-12-18 19:42

【机器学习 | 基于实例学习】经典算法—KDD算法详解

‍♂️个人主页:@AI_magician主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。‍景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！‍‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：
计算机魔术师·2023-12-18 19:43

【深度学习/机器学习】为什么要归一化？归一化方法详解

【深度学习/机器学习】为什么要归一化？
笃℃·2023-12-18 19:13

注意力机制：一种解决深度学习中的选择问题的方法

、基于通道的注意力机制三、注意力机制优缺点四、总结一、注意力机制基本概念注意力机制（AttentionMechanism）是一种数据处理方法，广泛应用于自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中
AI_dataloads·2023-12-18 18:12

图像识别的精度与效率优化研究

一、引言深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层次的神经网络，通过反向传播算法进行训练，从而实现对图像的自动学习和识别。与传统的机器学习算法相比，深度学习具有更强的表达能
matlabgoodboy·2023-12-18 18:39

visual studio进行多线程调试

人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、多线程调试路径：例子里面有三个进行进
压力桶·2023-12-18 18:46

写好ChatGPT提示词原则之：清晰且具体（clear & specific）

ChatGPT的优势在于它允许用户跨越机器学习和深度学习的复杂门槛，直接利用已经训练好的模型。然而，即便是这些先进的大型语言模型也面临着上下文理解和模型固有局限性的挑战。
(_Marvin_)·2023-12-18 17:54

机器学习入门目标检测之印章检测和分类

识别效果如上图模型下载地址：采用技术架构FlaskPaddlePaddlePaddleX安装框架：Flask，PaddlePaddle，PaddleXpython3.6以上版本使用说明采用300多张印章的A4文件图片进行训练，采用slim工具进行压缩处理，模型大小为47M左右，在多核cpu下计算速度为0.1~0.2s之间，gpu为0.015s左右请再服务器开放5002端口，访问http://loc
zuiyuewentian·2023-12-18 17:32

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导1.autograd包，自动微分自动微分是机器学习工具包必备的工具
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

最新PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法
asyxchenchong888·2023-12-18 15:48

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1
lym94·2023-12-18 14:53

线性回归在数据库中的应用

线性回归线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法，用于建立自变量（输入）与因变
necessary653·2023-12-18 14:13

第一章：引言

引言通常采用观测数据或环境交互的形式，机器学习算法会累计更多的经验。
起风了で·2023-12-18 13:35

公众号对接chatgpt｜chatgpt接入微信群chatGPT接入程序

ChatGPT带有先进的机器学习算法，可以自我完善，最终变得越来越智能。为什么要在公众号中使用ChatGP
红匣子实力推荐·2023-12-18 13:48

使用graphviz模块后view没有显示出决策树的图，报错提示：graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound: failed to exec，解决办法如下

仅仅pip是是会出现一些问题的graphviz是一个exe的可执行程序，正确流程我们需要去其官网下载它的exe程序，然后进行安装，在将其配置到环境变量中去，即可，在pycharm中执行显示sklearn机器学习算法中的决策树才会正常显示出其
澄绪猿·2023-12-18 12:17

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

1.强化学习ReinforcementLearning（RL）：强化学习强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动作），进
行至为成·2023-12-18 12:44

从54%到8%‼️维普表格查重怎样修改

在维普表格查重中，软件基于自然语言处理和机器学习技术，对表格进行语义分析和比对，判断其与已有文献的相似度，并给出相应的修改建议。1、维普表格查重怎样修改内容以下是一些修改维普表格查重的
gpt886·2023-12-18 12:13

向量、矩阵、数组、向量空间

在学习机器学习的过程中，会经常遇到向量、矩阵和数组这些概念，并涉及到多维度，造成许多困惑，因此进行一个总结，主要参考了：https://blog.csdn.net/qq_33419476/article
可keke·2023-12-18 12:31

基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭·2023-12-18 11:35

【OpenCV】 OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)

2.3.1文件下载异常2.3.2解决CUDA版本异常2.4编译项目3.VisualStudio编译项目4.项目测试5.总结 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库
椒颜皮皮虾྅·2023-12-18 11:00

面试题---机器学习算法

类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-18 11:05

机器学习算法---分类

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数据科学知识库·2023-12-18 11:05

Linux服务器配置免密SSH

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数据科学知识库·2023-12-18 11:35

CentOS服务器搭建Miniconda环境

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数据科学知识库·2023-12-18 11:34

面试题---推荐系统

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数据科学知识库·2023-12-18 11:04

Pytorch学习概述

目录学习目标人工智能1.智能（Intelligence）1.1人类智能1.2机器学习（人工智能）1.3深度学习1.4学习系统的发展历程传统的机器学习策略2.传统机器学习算法的一些挑战3.神经网络的简要历史
chairon·2023-12-18 11:33

数据科学知识库

我的博客是一个技术分享平台，涵盖了机器学习、数据可视化、大数据分析、数学统计学、推荐算法、Linux命令及环境搭建，以及Kafka、Flask、FastAPI、Docker等组件的使用教程。
数据科学知识库·2023-12-18 11:02

人工智能数据挖掘：发掘信息的新境界

模型构建：利用机器学习、深度学习等技术建立预测或分类模型。模型评估：通过评估模型的性能，优化算法以提高挖掘效果。2.应用领域
鳗小鱼·2023-12-18 10:58

人工智能在金融与商业领域的智能化变革

1.关键技术与算法人工智能在金融与商业中的成功应用得益于一系列关键技术和算法：机器学习：在信用评分、风险管理等方面取得了显著成果。自然语言处理（NLP）：用于处理大量的商业文本，包括
鳗小鱼·2023-12-18 10:26

数据结构课设-考试报名管理系统

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、需求分析及测试数据二、概要设计及调用关系图1.概要设计2.调用关系图三、程序代码四、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
4.0啊·2023-12-18 10:53

【机器学习】简单认识监督学习

经历了暑假期间短暂的接触机器学习的一些算法，之后又对深度学习、yolo系列有些了解，还尝试着去学习完成one-stage目标检测，但是由于基础知识的不扎实，很多时候都在补窟窿。
釉色清风·2023-12-18 10:21

爬虫实战1-----链家二手房信息爬取

经过一段机器学习之后，发现实在是太枯燥了，为了增添一些趣味性以及熟练爬虫，在之后会不定时的爬取一些网站旨在熟悉网页结构--尤其是HTML的元素,ajax存储，json；熟练使用pyspider,scrapy
strive鱼·2023-12-18 09:07

20个好用到爆的Python实用脚本！

最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点：提供源码：代码都是基于jupyternotebook，附带一定的注释，运行即可数据齐全
Python栈机·2023-12-18 09:30

AI人工智能和大模型（概念）之二

PyTorch更为便捷张量：（1）Tensor可以是高维的（2）并非是PyTorch中才有的概念（3）PyTorch运算的基本单元（4）基础数据定义和运算（5）在PyTorch中支持GPU运算，自动求导等操作机器学习两种典型的任务
永远的HelloWorld·2023-12-18 08:29

机器学习算法---时间序列

类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-18 08:23

机器学习算法---聚类

类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-18 08:23

人工智能中的核心概念

基础层包括：芯片、大数据、算法系统、网络等多项基础设施，为人工智能产业奠定网络、算法、硬件铺设、数据获取等；技术层包括：计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等；应用层包括：金融、安防、智能家居、
智慧医疗探索者·2023-12-18 08:07

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch线性回归LinearRegression0.数据的导入与相关预处理0.工具函数1.批量梯度下降法BatchGradientDescent2
zhushatong·2023-12-18 08:22
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