PySpark机器学习

机器学习——自领域适应作业

任务游戏里面的话有很多跟现实不一样的情况。想办法让中间的特征更加的接近，让featA适应featB，产生相对正常的输出。在有标签数据和没有数据的上面进行训练，并能预测绘画图像。数据集训练5000张总数，每类有500张测试10000张BaselineLambda参数需要好好调整一下DaNN结构让两个领域的特征尽可能的接近。类比于GAN方式，先训练G，再训练D从DaNN转成GRL模型实践1表示是sou
uncle_ll·2023-12-18 08:20

机器学习的数据管理

.机器学习的数据管理注意事项机器学习的生命周期包括如下部分(1).业务的理解，机器学习问题框架(2).数据理解和收集(3).模型的训练和评估(4)模型部署(5).模型监控(6).业务衡量数据管理和机器学习的生命周期的
歌者文明·2023-12-18 08:50

交叉熵在机器学习里做损失的意义

交叉熵是机器学习中常用的损失函数之一，特别适用于分类任务。其背后的核心思想是衡量两个概率分布之间的差异。
何处不逢君·2023-12-18 08:17

【机器学习】数据降维

非负矩阵分解(NMF)sklearn.decomposition.NMF找出两个非负矩阵，即包含所有非负元素(W，H)的矩阵，其乘积近似于非负矩阵x。这种因式分解可用于例如降维、源分离或主题提取。主成分分析(PCA)sklearn.decomposition.PCA使用数据的奇异值分解将数据投影到较低维度空间的线性降维。在应用奇异值分解之前，输入数据居中，但不对每个特征进行缩放。快速的独立分量分析
Bosenya12·2023-12-18 08:46

python studio visual 图形_13万下载量，微软发布这个插件后，Python 程序员有福了

图片来源：微软商城有了Pylance支持，VSCode可以为Python开发人员提供超过2000个机器学习的开源项目的代码提示，用过的程序员纷纷表示，Pylance极大地改善了他们使用VSCode时的Python
夏勇兴·2023-12-18 07:03

模型选择与评估

在机器学习中同样如此，平时刷题就相当于模型学习参数，考试就
搁浅丶.·2023-12-18 07:15

pyspark Exception: Java gateway process exited before sending its port number（2021年10月29日版）

前奏为了实现一个spark的客户端访问服务端的python访问，折腾了好几天，现在终于解决了，查了网上的很多人写的文章，都没解决，跟着他们说的改，也没解决问题。有篇文章提点的很好就是看spark的错误日志，看日志报错的具体问题。Javagatewayprocessexitedbeforesendingitsportnumber这个问题有很多种情况引起，看日志是根据解决途径。下面就介绍windows
明天,今天,此时·2023-12-18 07:05

用python需要什么配置电脑,python需要的电脑配置

学习python编程需要什么配置的电脑简单的来讲，Python的话普通电脑就可以，机器学习几大基础算法都可以，如果学习深度学习的话，选择一个配置高的台式电脑即可，其他配置留下升级空间;如果选择笔记本的话可以要强劲点的
wenangou·2023-12-18 07:21

使用Yellowbrick绘制获取最佳聚类K值的示例

使用Yellowbrick绘制获取最佳聚类K值的示例在机器学习中，聚类是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇。确定最佳的聚类簇数（K值）对于聚类算法的有效性至关重要。
后端工程架构·2023-12-18 07:16

机器学习入门-西瓜书总结笔记第十三章

西瓜书第十三章-半监督学习一、未标记样本二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类一、未标记样本形式化地看，有训练样本集Dl={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xl,yl)}D_l=\{(\pmbx_1,y_1),(\pmbx_2,y_2),\cdots,(\pmbx_l,y_l)\}Dl={(xxx1,y1),(xxx2,y2),⋯,(xxxl,yl)
一入材料深似海·2023-12-18 06:14

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

大家入门机器学习第一个接触的模型应该是简单线性回归，但是在学Lasso时往往一带而过。其实Lasso回归也是机器学习模型中的常青树，在工业界应用十分广泛。在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。
统计学家·2023-12-18 06:24

GBDT算法原理以及实例理解

转载自：GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）-CSDN博客一、算法简介：GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中
DJ.马·2023-12-18 06:10

xgboost机器学习算法通俗理解

的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的机器学习模型
DJ.马·2023-12-18 06:39

机器学习 | 决策树 Decision Tree

——分而治之，逐个击破把特征空间划分区域每个区域拟合简单模型分级分类决策1、核心思想和原理举例：特征选择、节点分类、阈值确定2、信息嫡熵本身代表不确定性，是不确定性的一种度量。熵越大，不确定性越高，信息量越高。为什么用log？——两种解释，可能性的增长呈指数型；log可以将乘法变为加减法。联合熵的物理意义：观察一个多变量系统获得的信息量。条件熵的物理意义：知道其中一个变量的信息后，另一个变量的信息
西皮呦·2023-12-18 06:38

免费python网络课程-python网络课程

machinelearningcoursewithpythonbymachinelearningmindset简介本项目的目的是提供一个全面而简单的使用python的机器学习课程。
编程大乐趣·2023-12-18 05:00

机器学习中常见4种学习方法、13种算法

机器学习中常见4种学习方法、13种算法一.4大主要学习方法1.1监督式学习在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，
cocochimp·2023-12-18 05:49

LLM大语言模型（二）：Streamlit 无需前端经验也能画web页面

可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义web应用程序。只需几分钟，
Hugo Lei·2023-12-18 05:15

深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例

模型训练只是DeepLearning的一小部分，如《HiddenTechnicalDebtinMachineLearningSystems》机器学习系统的技术债书中所说。
禅与计算机程序设计艺术·2023-12-18 05:03

机器学习之数据预处理、特征工程和特征学习

文章代码来源：《deeplearningonkeras》，非常好的一本书，大家如果英语好，推荐直接阅读该书，如果时间不够，可以看看此系列文章。神经网络数据预处理向量化全部的输入和目标必须是浮点数张量。无论你要处理的数据类型是什么，声音、图像、文本，你都必须将其转为张量，这一步叫做“数据向量化”。例如在之前的例子中，我们通过“one-hotencoding”将原来的整型列表转化成了float32的数
辣椒种子·2023-12-18 04:16

机器学习之机器学习的分类

本讲的主要内容：-1.机器学习算法按照任务性质的不同：监督学习+强化学习--1.1监督学习（supervisedlearning）：所有的经验E都是人工采集并输入计算机的-----1.1.1传统的监督学习
辣椒种子·2023-12-18 04:16

机器学习之评估机器学习模型

机器学习的目标就是要让我们的
辣椒种子·2023-12-18 04:16

机器学习之概述与特征工程

一、机器学习概述1.1、什么是机器学习？机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测1.2、为什么需要机器学习？
辣椒种子·2023-12-18 04:45

机器学习之回归算法-逻辑回归

一、概述1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。1.2、按预测标签的数据类型分连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵X来输出一组连续型的标签值y_pred，以完成各种预测连续型变量的任务（比如预测产品销量，预测股价等等）离散型变量：通过Sigmoid函数变换，线性回归方程z变换为g(z)，使得模型的值分布在(0
辣椒种子·2023-12-18 04:45

机器学习之机器学习的四个标签

通过之前的学习，大家知道机器学习中的核心问题为过拟合。学完这一章，大家能够收获：其它版本的一些机器学习，除了回归和分类问题。
辣椒种子·2023-12-18 04:45

机器学习之特征提取 TF-IDF

一、概念“词频－逆向文件频率”（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。词语由t表示，文档由d表示，语料库由D表示。词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。如果我们只使用词频来衡量重要性，很容易过度强调在文档中经常出现，却没有太多实际信息的词语，比如“a”，“the”以及“of”。
辣椒种子·2023-12-18 04:15

人工智能数据集可视化统计分析工具：快速了解你的数据集

人工智能数据集可视化统计分析工具：快速了解你的数据集简介特征示例报告安装用法简介LightlyInsights：可以轻松获取关于机器学习数据集基本洞察的工具，可以可视化图像数据集的基本统计信息，仅需提供一个包含图像和对象检测标签的文件夹
码科智能·2023-12-18 03:07

数据分析大作业：使用Python机器学习相关算法对某地区房地产数据分析预测报告 完整代码+报告

定义挖掘目标：**1、**房价和哪些因素有关，在之后的中介推销中重点关注**2、**开发商该如何建造房屋才能让更多的客户来选择购买居住**3、**预估房屋价值，给房产中介提供合理的房价信息完整数据加代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87418814数据初步处理：%%matplotlibinlineimportpandasaspdim
计算机毕设论文·2023-12-18 02:32

python绘制国内生产总值散点图_Python学习第90课-数据可视化之散点图绘制

今天我们学习散点图，在统计学或者机器学习方面，或者在金融风险控制方面，金融风险控制经常要看异常交易、信贷风险，做这样的分析就要用到一个图--散点图（scatterplot）。
weixin_39628405·2023-12-18 02:31

大数据架构（二）大数据发展史

（大部分网上文章最后一个时代竟然写的是Unifield混合架构，笔者非常不赞同，因为Unifield加了机器学习、IOTA架构加了物联网边缘计算的概念。这两者建议单独出来写架构。属于特殊业务场
野生的狒狒·2023-12-18 02:50

EASYOCR：一款简单而准确的Python光学字符识别库

这个过程是通过机器学习算法和模式识别技术来实
小北的北·2023-12-18 02:06

AI时代必备!这15个Python库帮你构建智能应用

这些库涵盖了神经网络、自然语言处理、机器学习、图像识别等AI的多个子领域。例如TensorFlow丰富的API帮助搭建深度学习系统,NLTK提供了丰富的文本处理工具,OpenCV具有出色的计算
0语1言·2023-12-18 02:34

关于AIGC的一些概念和应用

以下是关于AIGC的深入理解：1.技术基础：AIGC主要基于机器学习技术。它首先通过读入大量的人类语言数据，学习语言的模式和特
阿狸轰·2023-12-18 01:23

机器学习--归一化处理

归一化归一化的目的归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。这就好比社会主义，一小部分人先富裕起来了，先富带后富，这需要一定的时间，先富的这批人等待其他的人富裕起来；但是，更好途经是实现共同富裕，最后每个人都不能落下，优化的步伐是一致的。归一化本质  做归一化的目的是要实现**“共同富裕”**，而之所以梯度下降优化时不能达到步调
阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:40

【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第4期】BFS广度优先算法：单词接龙、最小基因变化、二进制矩阵中的最短路径

✌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！一般涉及到最小层数问题，要想到BFS。只要找到第一个符合条件的就是最小层数。
阿_旭·2023-12-18 00:37

【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第1期】左右双指针系列：盛最多水的容器、接雨水、回文子串、三数之和

✌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 00:36

【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第3期】回溯问题系列：单词搜索、N皇后问题、判断有效数独、解数独

✌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！
阿_旭·2023-12-18 00:36

【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第2期】组合与排列问题系列

✌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！
阿_旭·2023-12-18 00:04

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行
茗创科技·2023-12-18 00:19

《深度学习500问》外链笔记

1.这个是什么意思2.核函数3.公式理解4.L1和L2正则L1和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来防止模型过拟合。这两种技术的主要区别在于惩罚项的形式。
Vincent不是文森特·2023-12-18 00:33

【Python百宝箱】机器人世界的 Python 征程：控制、感知、创新一网打尽

通过深入剖析涵盖硬件控制、图像处理、机器学习、数据库连接、自然语言处理等多个领域的实际拓展，我们将带领读者踏上一段激动人心的机器人开发之旅。欢迎订阅专栏：Pyt
friklogff·2023-12-17 22:26

深度学习epoch、psnr、epoch、step解释

样本在机器学习中，样本是指数据集中的一部分完整的数据个体。例如学生成绩表中学生A的所有科目的成绩，手写数字数据集中的某一幅数字图片。什么是正样本？所谓正样本是指希望正确分类出的类别多对应的样本。
-兰天白云-·2023-12-17 22:49

大数据机器学习与深度学习—— 生成对抗网络（GAN）

GAN概述在讲GAN之前，先讲一个小趣事，你知道GAN是怎么被发明的吗？据IanGoodfellow自己说：之前他一直在研究生成模型，可能是一时兴起，有一天他在酒吧喝酒时，在酒吧里跟朋友讨论起生成模型。然后IanGoodfellow想到GAN的思想，跟朋友说你应该这么做这么做这么做，我打赌一定会有用。但是朋友不信，于是他直接从酒吧回去开始做实验，一晚上就写出了GAN论文，其实灵感也是成功很重要的一
星川皆无恙·2023-12-17 22:18

前端已死？未来的出路？

感觉计算机还是好专业，只是前端、后端不太好了，机器学习、算法、图像、数据架构、云还是挺火，但是感觉除了211、9
PBitW·2023-12-17 20:56

程序员爆料：阿里很多人离职只为在小公司当管理，只说话不做事

但是近日，却有程序员网友称：我自己是一名高级python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等
温柔的倾诉·2023-12-17 20:11

OpenCV开发：MacOS源码编译opencv，生成支持java、python、c++各版本依赖库

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
芝士思维·2023-12-17 19:47

机器学习笔记

1.什么是机器学习从数据中自动分析获得模型，并利用模型对位置数据进行预测。
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

【实例】内容推荐策略思考方法

设备型号）历史行为（eg.杨幂相关新闻点击率90%）实时特征（eg.当前13点）衡量指标：各特征的召回率和准确率三、解决方案排序和展现1）排序：根据需求预测和结果的各类特征综合排序，统一到ctr预估的机器学习模型上
张津_lohas·2023-12-17 17:27

Python基础入门：语法与数据类型

Python基础入门：语法与数据类型一、引言Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。
数据小爬虫·2023-12-17 17:20

大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类

大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类过拟合，欠拟合针对模型的拟合，这里引入两个概念：过拟合，欠拟合。过拟合：在机器学习任务中，我们通常将数据集分为两部分：训练集和测试集。
星川皆无恙·2023-12-17 17:49

《利用Python进行数据分析》 13.1pandas与建模代码的结合

在机器学习中，特征工程是模型开发的重要部分之一。特征工程是指从原生数据集中提取可用于模型上下文的有效信息的数据转换过程或分析，书中会展示一些可以在利用pandas进行数据操作和建模之间无痛切换的方法。
CCC考研·2023-12-17 16:51
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