PySpark机器学习

【机器学习】KNN算法对鸢尾花进行分类

目录一、KNN算法的理解：1.算法概述KNN算法的主要步骤：二、KNN算法实现鸢尾花分类1.鸢尾花数据集介绍2.获取数据集3.数据集可视化4.统计型转置5.数据直方图6.散点图三、KNN总结四、实验总结1.实验过程中遇到的问题2.实验总结一、KNN算法的理解：1.算法概述K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种常用的分类和回归算法。对于分类问题，KNN算法的基本思想是找出
咕噜咕噜....·2023-12-17 02:15

机器学习：KNN算法实现对鸾尾花的分类

使用knn算法对鸢尾花数据进行分类，分类过程如下：（1）将鸾尾花数据分为训练集和测试集，用来读取数据。（2）处理训练集数据，将数据重拍，变量与标签分离。（3）标准化语法（归一化：0~1）（4）使用sklearn库中的KNN模块训练，再使用测试集数据进行测试。（5）预测结果和概率。1.训练集和测试集首先需要引入pandas库importpandasaspd接着设置训练集和测试集并插入数据train_
何叔傲·2023-12-17 02:33

模糊C均值聚类简述

无监督机器学习的主要技术之一。2.模糊C均值聚类涉及的数学方法——拉格朗日乘数法设给定二元函数z=ƒ(x,y)和附加条件φ(x,y)=0，为
vendetta_gg·2023-12-17 02:19

数字孪生 5G时代的重要应用场景 - 读书笔记

作者：陈根第1章：数字孪生概述数字孪生：对物理世界，构建数字化实体，实现了解、分析和优化集成技术：AI、机器学习、大数据分析构成：传感器、数据、集成、分析、促动器（可以人工干预现实）可运用于工业4.0数字纽带
朗迹 - 张伟·2023-12-17 00:26

ConnSearch：如何对有限样本量进行功能连接分析？

摘要功能连接研究越来越多地转向机器学习方法，这些方法通常涉及拟合全连接组网络的分类器，然后进行事后解释分析，以确定最能预测因变量的神经相关因素。然而，这种传统的分析范式存在两个主要限制。
茗创科技·2023-12-17 00:11

机器学习中的相似性度量

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离夹角余弦汉明距离杰卡德距离&杰卡德相似系数相关系数&相关距离信
myword1314·2023-12-16 23:30

Apriori（关联分析算法）

终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。
myword1314·2023-12-16 23:00

未来十年最有前景的行业

以下是未来十年最有前景的行业：人工智能（AI）与机器学习人工智能已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，未来十年将迎来更大规模的应用。
余应磊·2023-12-16 23:18

signet matlab_SigNet（使用机器学习/深度学习检测签名相似性）：这是人类法医分析的终点吗？...

signetmatlabMygrandfatherwasanexpertinhandwritinganalysis.HespentallhislifeanalyzingdocumentsfortheCBI(CentralBureauOfInvestigation)andotherorganizations.Hisuniquewayofanalyzingdocumentsusingamagnifyi
weixin_26726011·2023-12-16 23:16

编码未来已然来临：无代码、低代码助力软件驱动世界

在众多热门技术中，AI人工智能和机器学习等概念已经被广泛采纳并应用于各行业的实际业务场景中。
云表平台·2023-12-16 22:11

机器学习中的混淆矩阵

让混淆矩阵不再混淆混淆矩阵是用于总结分类算法性能的技术。如果每个类中的样本数量不等，或者数据集中有两个以上的类，则仅用分类准确率作为评判标准的话可能会产生误导。计算混淆矩阵可以让我们更好地了解分类模型的表现情况以及它所犯的错误的类型。阅读这篇文章后你会了解到：混淆矩阵是什么以及为什么需要使用混淆矩阵；如何自己由脚本构造两种类别的分类问题的混淆矩阵；如何在Python中创建混淆矩阵。1.分类准确率及
yangzhibo124·2023-12-16 22:13

混淆矩阵及其在 Python 中的应用

混淆矩阵及其在Python中的应用混淆矩阵是机器学习和统计学中常用的工具，用于评估分类模型的性能。
落英缤纷H·2023-12-16 22:32

神经网络基础详解

相信喜欢机器学习、深度学习的小伙伴对神经网络这个词肯定不陌生，那么什么是神经网络呢？它可以用来做什么呢？怎么做呢？今天好好总结一下。一、神经网络是什么？
寒塘独恪·2023-12-16 21:46

AI日报：苹果为使用Mac的人工智能开发者推出开源工具

用于机器学习的MLX框架是专门为苹果的Silicon处理器架构开发的。MLX可通过GitHub获得，旨在简化苹果硬件上的机器学习模型培训和部署。开发细节苹果表示，ML
Nowl·2023-12-16 21:14

centos8安装NVIDIA显卡驱动，docker模式运行机器学习

1.下载驱动a.查看显卡版本，版本是1050Ti,需要在官网下载该型号驱动[root@localhost~]#lspci|grep-invidia00:10.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP107[GeForceGTX1050Ti](reva1)00:10.1Audiodevice:NVIDIACorporationGP107GLHighDe
第九系艾文·2023-12-16 21:11

机器学习---垃圾邮件分类案例

1、Python贝叶斯案例依次需要使用pip命令安装numpy、scipy、skikit_learn、matplotlib模块。python代码：importosimportsysimportcodecsfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer
30岁老阿姨·2023-12-16 21:58

IBM Qiskit量子机器学习速成（六）

量子卷积神经网络卷积和池化：卷积神经网络的必备成分卷积神经网络被广泛应用于图像和音频的识别当中，关键在于“卷积”操作赋予神经网络统筹学习数据的能力。执行卷积操作需要输入数据与卷积核，卷积核首先与输入数据左上角对齐，随后逐个计算对应位置处两个数字之积。当对卷积核中所有的元素均执行该乘积操作后，将结果全部加起来作为新的输出。在下图中，我们可以看到卷积核最多只能输出9个数据（就像游戏2048一样）。下面
溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:26

IBM Qiskit量子机器学习速成（四）

量子核机器学习一般步骤量子核机器学习的一般步骤如下定义量子核我们使用FidelityQuantumKernel类创建量子核，该类需要传入两个参数：特征映射和忠诚度(fidelity)。
溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:26

IBM Qiskit量子机器学习速成（三）

Torch连接器和混合量子神经网络本章内容介绍如何将QNN作为一般的Torch神经层嵌入Torch框架的经典神经网络。首先我们会学习如何嵌入EstimatorQNN，最后我们会使用这一技术实现手写数字的识别。一般步骤首先创建特征映射电路(featuremap)和假设(ansatz)分别作为输入层和权重层#Setupacircuitfeature_map=ZZFeatureMap(num_input
溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:56

机器学习---KNN案例

1、相亲案例importnumpyasnpimportoperator#matplotata测试数据集的某行，dataSet训练数据集，labels训练数据集的类别，kk的值defclassify(normData,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#print'dataSetSize长度=',dataSetSize#当前点到所有点的坐标差
30岁老阿姨·2023-12-16 20:24

IBM Qiskit量子机器学习速成（五）

量子核训练在上一篇文章中，我们探讨了量子核的创建与简单应用。本文将详细阐述如何训练量子核。首先我们导入本次需要的所有包#Externalimportsfrompylabimportcmfromsklearnimportmetricsimportnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt#Qiskitimportsfromqiskiti
溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:53

深度神经网络中的激活函数

简介线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具，以逻辑回归和线性回归为例；在真实情况中，我们往往会遇到线性不可分问题（例如XOR异或函数），需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。
nlpming·2023-12-16 20:06

开发者都能玩转的大模型训练

第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道目录前言概念基础原理核心入手体验体验收获结束语参考文献前言看了刚结束的亚马逊云科技2023re:Invent大会，了解到AmazonSageMakerCanvas是亚马逊云科技最近刚推出的一种完全托管的机器学习服务
三掌柜666·2023-12-16 19:17

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。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，Ai尚研修特举办“最新PyTorch机器学
梦想的初衷~·2023-12-16 19:07

Fuzz进阶教学——基于机器学习的模糊测试相关工作

【参考文献】[1]王鹃,张冲,龚家新等.基于机器学习的模糊测试研究综述[J].信息网络安全,2023,23(08):1-16.目录一、机器学习在测试用例生成中的应用1、文件解析软件的测试用例生成2、网络协议的测试用例生成
恣睢s·2023-12-16 19:53

判断两个数组的相似性

3.知乎(1.距离度量（欧几里得，曼哈顿距离等，参考机器学习中的相似度度量），非常的全2.余弦相似度3.正态分布（均值方差），分布未知（卡方检验、KS
无敌三角猫·2023-12-16 19:20

移动端机器学习框架 MDL 简介与实践

Mobile-deep-learning（MDL）MDL是百度研发的可以部署在移动端的基于卷积神经网络实现的移动端框架，可以应用在图像识别领域。具体应用：在手机百度App中，用户只需要点击自动拍开关，将手机对准物体，当手停稳的时候，它会自动找到物体并进行框选，无需拍照就可以发起图像的搜索功能。初识MDL运行示例程序clone项目代码，GitHub-PaddlePaddle/Paddle-Lite:
hansun008·2023-12-16 19:06

揭开机器学习转换器架构的神秘面纱

自2017年推出以来，转换器（Transformers）已成为机器学习领域的一支突出力量，彻底改变了专业翻译和自动完成服务的能力。
c++服务器开发·2023-12-16 19:06

GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

支持向量机方法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。
此星光明·2023-12-16 19:06

有哪些常用的计算机视觉工具和库？

TensorFlow：是一个由Google开发的开源机器学习框架，支持多种机器学习和深度学习算法，包括计算机视觉。PyTorch：是一个由Facebook开发的开源机器学
程序媛珂珂·2023-12-16 18:46

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

GradientTreeBoost方法的具体介绍梯度提升树（GradientTreeBoost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。GradientTreeBoost方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.初始化模型：将初始模型设置为一个
此星光明·2023-12-16 18:45

分类（四）—— 支持向量机

支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

机器学习每日论文速递[07.18]

同步wx订阅号(arXiv每日论文速递)，支持后台回复'search关键词'查询相关的最新论文。有些许帮助的话，麻烦关注一下哦(*￣rǒ￣)cs.LG方向，今日共计57篇[cs.LG]：【1】MitigatingUncertaintyinDocumentClassification标题：减轻文档分类中的不确定性作者：XuchaoZhang,NarenRamakrishnan备注：Acceptedb
arXiv每日论文速递·2023-12-16 17:30

玩转大数据15：常用的分类算法和聚类算法

前言分类算法和聚类算法是数据挖掘和机器学习中的两种常见方法。它们的主要区别在于处理数据的方式和目标。分类算法是在已知类别标签的数据集上训练的，用于预测新的数据点的类别。
沛沛老爹·2023-12-16 16:30

一文速览字节最新分布式操作系统KubeWharf

这是一套以Kubernetes为基础构建的分布式操作系统，由一组云原生组件构成，专注于提高系统的可扩展性、功能性、稳定性、可观测性、安全性等，以支持大规模多租集群、在离线混部、存储和机器学习云原生化等场景
_苏沐·2023-12-16 16:59

人工智能文本分类

在这个数据驱动的时代，文本分类不仅是机器学习和深度学习技术的集中展示，更是智能化应用的基础
!chen·2023-12-16 15:48

opencv函数findcontours_基于python+opencv的实时图像处理

0.OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。
weixin_39831104·2023-12-16 15:15

算法工程师-机器学习面试题总结(8)

目录1.Xgboost和GBDT有什么异同？优点是什么？2.为什么xgboost训练会那么快，主要优化点是什么？3.xgboost是如何处理缺失值的？4.xgboost为什么要使用泰勒展开式，解决什么问题？5.PCA降维,为什么要对数据进行降维？它能解决什么问题？6.如何理解维度灾难？7.PCA主成分分析思想是什么？如何定义主成分？8.PCA有哪些局限性？如何优化9.如何设计目标函数使得降维达到提
学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

算法工程师-机器学习面试题总结(7)

目录1.简述k-means建模过程？2.k-means损失函数是如何定义？3.如何选择初始类族的中心点？4.如何提升k-means效率？5.常用的距离衡量方法有哪些？各有什么优缺点？6.k-means对异常值是否敏感？为什么？7.如何评估聚类效果？8.k-means的超参数类的个数k值如何选取？9.k-means有哪些优缺点？是否有了解过改进的模型，举例说明？10.除了k-means聚类算法之外，
学术菜鸟小晨·2023-12-16 14:31

Parasoft：正确的静态应用程序安全测试 (SAST) 解决方案

1具有人工智能&机器学习的SAST解决方案Parasoft引入了OWASP、CWE和CERT等标准
Parasoft中国·2023-12-16 14:58

机器学习算法：K-NN（K近邻算法）

导读本文[1]将介绍机器学习中的K-最近邻算法，K-NearestNeighbors是一种机器学习技术和算法，可用于回归和分类任务。
冷冻工厂·2023-12-16 14:58

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

kNN分类器方法的具体介绍k最近邻（k-NearestNeighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。
此星光明·2023-12-16 14:43

机器学习-KL散度的直观理解+代码

KL散度直观理解：KL散度是一种衡量两个分布之间匹配程度的方法。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布，KL散度帮我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。在信息论或概率论中，KL散度（Kullback–Leiblerdivergence），又称为相对熵（relativeentropy），是一种描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着D(P||Q
头发没了还会再长·2023-12-16 14:11

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。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，Ai尚研修特举办“最新PyTorch机器学
思考的小猴子·2023-12-16 14:05

机器学习笔记 - 了解学习率对神经网络性能的影响

一、简述深度学习神经网络使用随机梯度下降优化算法进行训练。学习率是一个超参数，它控制每次更新模型权重时响应估计误差而改变模型的程度。学习率值太小可能会导致训练过程过长并可能陷入困境，而值太大可能会导致过快地学习次优权重或训练过程不稳定。配置神经网络时，学习率是重要的超参数。因此，了解学习率对模型性能的影响很有价值。训练期间权重更新的量称为步长或“学习率”。二、不同学习率的评估在此示例中，我们从1E
坐望云起·2023-12-16 14:33

5+铁死亡+分型+多组机器学习，铁死亡到现在还是大热

今天给同学们分享一篇生信文章“Identificationofferroptosis-relatedmolecularclustersandgenesfordiabeticosteoporosisbasedonthemachinelearning”，这篇文章发表在FrontEndocrinol(Lausanne)期刊上，影响因子为5.2。结果解读：鉴定在糖尿病性骨质疏松症中特异表达的FRGs在GS
生信风暴·2023-12-16 14:32

中服云设备全生命周期管理系统CServer EOLM，设备管理基础设施

中服云设备全生命周期管理系统V4.0充分利用物联网（IoT）、人工智能、机器学习、大数据等新一代技术，实现对企业生产设备从采购、安装、调试、使用、维护、维修、改造、更新直到报废全生命周期的智能化、数字化
CServer_01·2023-12-16 14:55

《PySpark大数据分析实战》-10.独立集群模式的代码运行

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·2023-12-16 14:49

《PySpark大数据分析实战》-08.宽窄依赖和阶段划分

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·2023-12-16 14:19

《PySpark大数据分析实战》-09.Spark独立集群安装

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·2023-12-16 14:49
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