PySpark机器学习第104页

单变量、双变量、多变量分析（基于iris数据集）

Iris数据集是非常著名的机器学习数据集之一，在统计学和机器学习领域被广泛应用。

取名真难.·2023-12-17 16:07

Python数据科学视频讲解：Python集合

数据科学作家·2023-12-17 15:34

Python数据科学视频讲解：Python字符串

数据科学作家·2023-12-17 15:34

Python数据科学视频讲解：Python字典

数据科学作家·2023-12-17 15:04

Python数据科学视频讲解：Python数据清洗基础

数据科学作家·2023-12-17 15:28

[转载]AI与医疗的不解之缘——人工智能其实早已深入到我们医疗的方方面面

原链接:https://www.manceps.com/healthcareimage人工智能和机器学习正在赋予医疗服务提供者前所未有的能力，使他们能够有效地组织患者护理，自动化合同和支付，并加速诊断和治疗开发过程

Jessicabw·2023-12-17 15:19

癌症诊断机器学习之梯度提升算法（Gradient Boosting)

前言梯度提升机是一个强大的机器学习技术家族，在广泛的实际应用中显示了相当大的成功。它们可以根据应用程序的特定需求进行高度定制，就像学习不同的损失函数一样。

90066456ace6·2023-12-17 15:24

软件工作的广泛分类

后端开发工程师1.3移动应用开发工程师1.4游戏开发工程师2.质量保障和测试2.1测试工程师2.2自动化测试工程师3.系统架构和设计3.1解决方案架构师3.2软件架构师4.数据科学和人工智能4.1数据分析师4.2机器学习工程师

若忘即安·2023-12-17 14:24

Python自动化测试与测试用例的编写

例如，Windows软件开发框架.NET，Web开发框架ReactJS、AngularJS、PythonDjango、RubyonRails,机器学习框架TensorFlow、Caffe，等。

程序员阿沐·2023-12-17 14:22

【李宏毅-元学习】

一、基本概念1、元学习：学习如何学习，超参数调整2、机器学习和元学习机器学习：定义函数（未知参数）-定义损失函数-优化（最小化损失函数）3、什么是元学习机器学习通过三个步骤找到了学习算法元学习是否也可以找到学习算法

hlllllllhhhhh·2023-12-17 14:55

《面向机器学习的数据标注规程》摘录

说明：本文使用的标准是2019年的团体标准，最新的国家标准已在2023年发布。3术语和定义3.2标签label标识数据的特征、类别和属性等。3.4数据标注员datalabeler对待标注数据进行整理、纠错、标记和批注等操作的工作人员。【批注】按照定义，数据标注员包括标注员、审核员。3.7标注说明规则annotationinstruction数据需求方用于明确标注任务和标注数据的书面陈述，包含执行标

猴勒·2023-12-17 13:03

Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路

Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路引言第一部分：Python基础第二部分：机器学习基础第三部分：深入深度学习引言简短介绍Python在数据科学和机器学习领域的重要性。

twinkle 222·2023-12-17 13:58

【强烈收藏】Python第三方库资源大全，1000+工具包

awesome-python是vinta发起维护的Python资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等

Sim1480·2023-12-17 12:22

机器学习---模型评估

1、混淆矩阵对以上混淆矩阵的解释：P：样本数据中的正例数。N：样本数据中的负例数。Y：通过模型预测出来的正例数。N：通过模型预测出来的负例数。TruePositives:真阳性，表示实际是正样本预测成正样本的样本数。FalesePositives:假阳性，表示实际是负样本预测成正样本的样本数。FalseNegatives:假阴性，表示实际是正样本预测成负样本的样本数。TrueNegatives:真

30岁老阿姨·2023-12-17 12:35

机器学习---协同过滤

协同过滤（CollaborativeFiltering）技术，是推荐系统中应用最为广泛的技术之一，协同过滤算法主要有两种，一种是基于用户的协同过滤算法(UserBaseCF)，另一种是基于物品的协同过滤算法(ItemBaseCF）。1、基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤：跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。如图假设用户A喜欢商品A，C。用户B喜欢商品B。用户C喜欢商品A,C,D。我们可以

30岁老阿姨·2023-12-17 12:35

机器学习---数字聚类案例

1、K-means找中心点和数据点分类例子importnumpyasnpdefloadDataSet(fileName):dataMat=[]fr=open(fileName)forlineinfr.readlines():curLine=line.strip().split('\t')fltLine=map(float,curLine)dataMat.append(fltLine)returnd

30岁老阿姨·2023-12-17 12:32

李宏毅机器学习2023课程记录(1)--课程介绍

李宏毅机器学习2023课程记录(1)–课程介绍在这里，记录我最近听的李宏毅老师的机器学习课程的一些笔记和感想，进行归纳总结同时方便后续复习回顾。

zhilanguifang·2023-12-17 12:56

【机器学习入门】决策树算法（三）：C5.0算法

简介：C5.0算法是昆兰在C4.5算法的基础上提出的商用改进版本，目的是对含有大量数据的数据集进行分析。计算过程：C5.0算法的训练过程大致如下。假设训练的样本集S共有n个样本，训练决策树模型的次数为T，用Ct表示t次训练产生的决策树模型，经过T次训练后最终构建的复合决策树模型表示为C*。用表示第i个样本在第t次模型训练中的权重（i=1，2，3，…，n；t=1，2，3，…，T）;用表示的归一化因子

学不死的狗·2023-12-17 11:59

R语言对医学中的自然语言(NLP)进行机器学习处理（1）

什么是自然语言(NLP)，就是网络中的一些书面文本。对于医疗方面，例如医疗记录、病人反馈、医生业绩评估和社交媒体评论,可以成为帮助临床决策和提高质量的丰富数据来源。如互联网上有基于文本的数据(例如,对医疗保健提供者的社交媒体评论),这些数据我们可以直接下载，有些可以通过爬虫抓取。例如:在病人论坛上发表对疾病或药物的评论,可以将它们存储在数据库中,然后进行分析。在这个之前需要了解什么是情绪分析，情绪

天桥下的卖艺者·2023-12-17 11:53

大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战

大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。

星川皆无恙·2023-12-17 11:52

AttributeError: module ‘edge_tts‘ has no attribute ‘Communicate‘解决方案

爱编程的喵喵·2023-12-17 11:46

机器学习计划

动机：掌握多领域技能，为后续工作做准备机遇：部门开始AI业务，可借此机会做AI项目，搞好绩效目标：1.短期，下周四有CNN分享，提前掌握并能及时吸收提问，展现所学2.长期，养成机器学习习惯，争取年底前精通

老梅大人·2023-12-17 10:56

2018-05-31

大数据时代无人超市无人收费站无人加油站让我们有了危机感Java/架构师/大数据/区块链/高并发/分布式/机器学习/人工智能_腾讯课堂

天霸动霸tun·2023-12-17 10:54

竞赛完整思路

例如，可以选择与机器学习、深度学习、自然语言处理等相关的竞赛。2.理解问题仔细阅读竞赛的描述和任务要求，了解比赛的背景、数据集、评估指标等。确保你理解竞赛的目标，以及你需要解决的具体问题。

代码帮·2023-12-17 09:17

【机器学习】044_Kaggle房价预测（机器学习模型实战）

参考自《动手学深度学习》中“Kaggle比赛实战：预测房价”一节一、数据准备首先从网站上下载要获取的房价数据。DATA_HUB是一个字典，用来将数据集名称的字符串和数据集相关的二元组一一对应。二元组包含两个值：数据集的URL和用来验证文件完整性的sha-1密钥。※所有数据都托管在地址为DATA_URL的网站上。获取数据的代码如下：importhashlibimportosimporttarfile

Cyan.__·2023-12-17 09:05

机器学习和机器学习解决方案架构

1.机器学习的生命周期(1).业务理解:确定机器学习要解决的问题，以及确定机器学习项目是否成功的业务性能指标(2).数据理解和数据准备：根据业务收集数据(3).模型训练和评估(4).模型部署(5).模型监控

歌者文明·2023-12-17 09:57

机器学习之无监督学习

聚类：发掘纵向结构的某种模式信息，某些x属于相同的分布或者类别特征学习：发掘横向结构的某种模式信息，每一行都可以看成是一种属性或特征密度估计：发掘底层数据分布，x都是从某个未知分布p(x)采出来的，p(x)是什么，能不能估计出来聚类样本间距离C是指C簇常见聚类任务常见聚类方法聚类效果评估外部指标内部指标当我们没有办法参考正确的分类，我们怎么评判聚类的好坏？最核心的思想还是类内相似度高，类间相似度低

__如果·2023-12-17 09:26

人工智能和机器学习在测试中的应用

简介：人工智能（AI）和机器学习（ML）在软件测试中的应用正在逐步增加。但这只是冰山一角。随着技术的不断进步，我们可以预期在未来会有更多的AI和ML在软件测试中的应用出现。

玩转测试开发·2023-12-17 09:56

【机器学习】libsvm 简单使用示例（C++）

libsvm简单使用demo一、libsvm使用说明二、svm.h源码#ifndef_LIBSVM_H//如果没有定义_LIBSVM_H宏#define_LIBSVM_H//则定义_LIBSVM_H宏，用于防止重复包含#defineLIBSVM_VERSION317//定义一个宏，表示libsvm的版本号#ifdef__cplusplus//如果是C++编译器extern"C"{//则使用C语言的

十年一梦实验室·2023-12-17 09:55

机器学习三个基本要素：优化算法

机器学习的训练过程其实就是最优化问题的求解过程。参数与超参数在机器学习中，优化又可以分为参数优化和超参数优化。模型(x;θ)中的θ称为模型的参数，可以通过优化算法进行学习。

白牛DATA·2023-12-17 09:25

机器学习高维数据可视化：t-SNE 降维算法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录t-SNE简介sklearn中的t-SNE使用t-SNE可视化手写数字数据集t-SNE简介t-SNE的全称为t-DistributedStochasticNeighborEmbedding，是一种非线

小嗷犬·2023-12-17 08:41

大 O 表示法在机器学习中的重要性

一、介绍在不断发展的机器学习领域，算法的效率至关重要。大O表示法成为这方面的一个关键工具，它提供了一种描述算法性能或复杂性的语言，特别是在时间和空间方面。

无水先生·2023-12-17 08:38

机器学习 | 过拟合与正则化、模型泛化与评价指标

一、过拟合与正则化1、多项式逼近思想任何函数都可以用多项式来表示。举个栗子~比如说泰勒公式若要拟合sinx，泰勒认为仿造一条曲线，首先要保证在原点重合，之后在保证在这个点处的倒数相同，导数的倒数相同。高次项引入了更多的弯折，；同时使得相似范围越来越大。2、过拟合的真相过拟合的真相——高次项过多。为了防止过拟合，就要控制高次项的个数n，可以通过控制wn的个数来实现。所以解决过拟合问题就变成了让w向量

西皮呦·2023-12-17 08:03

MLX：苹果专为统一内存架构（UMA）设计的机器学习框架

搓手学习，有点精彩MLX地址翻译：MLX是苹果硅片上机器学习的数组框架，由苹果机器学习研究团队带来。MLX的一些关键特性包括：熟悉的API：MLX具有与NumPy非常相似的PythonAPI。

Gloamirror·2023-12-17 08:01

机器学习scikit-learn实现

机器学习scikit-learn实现scikit-learn简介scikit-learnAPI机器学习基础机器学习算法机器学习工作流程监督学习无监督学习数据集(Dataset)特征(Features)标签

hixiaoyang·2023-12-17 08:31

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。

罗罗攀·2023-12-17 08:22

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。

摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

随机森林

1.基本概念随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。

三块给你买麻糬_31c3·2023-12-17 07:31

核函数变换

核函数变换（KernelFunctionTransformation）是在机器学习中常用的一种技术，用于将输入数据映射到一个更高维度的特征空间中。

llovew.·2023-12-17 06:19

Python学习笔记第七十三天（OpenCV简介）

的背景和意义OpenCV的主要功能和特点OpenCV的应用领域OpenCV总结后记OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库

北岛末巷·2023-12-17 06:37

Chromadb词向量数据库总结

简介Chroma词向量数据库是一个用于自然语言处理（NLP）和机器学习的工具，它主要用于词嵌入（wordembeddings）。

茫茫人海一粒沙·2023-12-17 06:37

你将被机器人取代！数据科学即将迎来“无代码”时代

自从自动化机器学习（AML）平台出现以来，我一直在关注它们的成长。我在2016年春天，撰写了一篇关于它们的文章，题目是

yoku酱·2023-12-17 06:28

《PySpark大数据分析实战》-11.Spark on YARN模式安装Hadoop

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。

wux_labs·2023-12-17 05:16

《PySpark大数据分析实战》-12.Spark on YARN配置Spark运行在YARN上

热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。

wux_labs·2023-12-17 05:10

短视频ai剪辑分发矩阵系统源码3年技术团队开发搭建打磨

在搭建短视频AI剪辑分发矩阵系统时，您需要考虑以下几个方面：1.技术实现：您需要选择适合您的需求和预算的技术栈，例如使用人工智能和机器学习算法来处理视频剪辑，以及选择合适的数据库和服务器来存储和分发视频

-- yx898978·2023-12-17 04:35

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】机器视觉（基础篇）（十三）

目录前言几个高频面试题目人工智能，机器学习，计算机视觉之间的关系知识储备计算机视觉、计算机图像学、图像处理基础知识光学棱镜

格图素书·2023-12-17 04:03

人工智能与低代码：前端技术的双重变革

人工智能与前端开发随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术如机器学习和自然语言处理等，已经深刻地改变了我们的生活。在众多领域中，前端开

快乐非自愿·2023-12-17 04:42

机器学习三大基本要素学习准则

学习准则令训练集=是由N个独立同分布的样本组成，即每个样本(,y)∈X×Y是从X和Y的联合空间中按照某个未知分布P(,y)独立地随机产生的。这里要求样本分布p(,y)必须是固定的（虽然可以是未知的），不会随时间而变化．如果p(,y)本身可变的话，就无法通过这些数据进行学习。一个好的模型(x,θ∗)应该在所有(,y)的可能取值上都与真实映射函数y=(x)一致，即或与真实条件概率分布p(|x)一致，即

白牛DATA·2023-12-17 04:04

利用python进行数据分析第十三章 Python建模库介绍

许多统计问题可以用简单方法解决，比如普通的最小二乘回归，其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是，Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一，因此读完此书，你可以探索许多工具。

小猞猁啥都学·2023-12-17 02:57

机器学习与深度学习（十四）：卷积核涉及参数

filter：用来提取图像特征的最小单元。stride：卷积filter滑动步长。pad：无效占位项，会在原始图像周围加上n层0，以提高对边缘图像的利用率。output：filter卷积一次的结果。

楠哥哥_0b86·2023-12-17 02:14

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