PySpark机器学习第109页

基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

阿_旭·2023-12-15 07:51

Gradio: 实时性能反馈的机器学习演示工具 | 开源日报 No.107

comfyanonymous/ComfyUIStars:17.5kLicense:GPL-3.0这个项目是ComfyUI，它提供了一个图形化界面和后端来设计和执行复杂的稳定扩散工作流程。节点/图表/流程图接口用于实验并创建复杂的稳定扩散工作全面支持不同版本的StableDiffusion异步队列系统部分更新工作流，只重新执行发生变化的部分命令行选项：在低VRAMGPU上自动启用使其能够正常运转Hu

开源服务指南·2023-12-15 07:49

Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器

一、前言在当今的数字化时代，人工智能和机器学习已经成为推动社会进步的重要引擎。

国服第二切图仔·2023-12-15 07:48

《PySpark大数据分析实战》-07.Spark本地模式安装

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·2023-12-15 07:31

Spark 单机搭建实战指南

在Hadoop的基础上，Spark优化了MapReduce计算模型，提高了数据处理速度，被广泛应用于大数据处理、机器学习、图计算等领域。本文将介绍如何在单台机器上搭建S

wcuuchina·2023-12-15 07:13

机器学习中的混沌工程：拥抱不可预测性以增强系统鲁棒性埃

一、介绍在动态发展的技术世界中，机器学习(ML)已成为一股革命力量，推动各个领域的创新。然而，随着机器学习系统的复杂性不断增加，确保其可靠性和鲁棒性已成为首要问题。

无水先生·2023-12-15 07:12

《Pandas1.x实例精解》书籍分享

Pandas介绍Pandas：Python数据分析的瑞士军刀在数据科学、机器学习和人工智能日益繁荣的今天，有效、准确地处理和分析数据已经成为了成功的关键。

袁袁袁袁满·2023-12-15 07:40

AI人工智能与云原生：创新科技的完美结合

从最初的机器学习到如今深度学习的广泛应用，AI已经在各个领域展现出巨大

液态不合群·2023-12-15 07:03

网络安全和自动驾驶汽车：它们如何连接？

人工智能，机器学习，物联网，基于云的平台和智能设备都促使开发人员思考机器以外的问题，并更加关注其移动性。尽管连通性达到了某种程度的成熟水平，但它也为现代世界面临的最大威胁之一-网络攻击提供了催化剂。

CDA·数据分析师·2023-12-15 06:43

《PySpark大数据分析实战》-03.了解Hive

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·2023-12-15 06:42

【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕贝叶斯分类问题

Petal.Length：花瓣长度(cm)Petal.Width：花瓣宽度(cm)category：类别（IrisSetosa\IrisVersicolour\IrisVirginica)1.2要求在不调用机器学习库的情况下

hiddenSharp429·2023-12-15 06:43

【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕深度网络分类问题

Petal.Length：花瓣长度(cm)Petal.Width：花瓣宽度(cm)category：类别（IrisSetosa\IrisVersicolour\IrisVirginica)1.2要求在不调用机器学习库的情况下

hiddenSharp429·2023-12-15 06:37

基础课18——表格问答引擎

表格问答引擎的核心技术包括自然语言处理和机器学习等，它通过对表格数据的处理和分析，能够实现自动化问答的目的。

AI 智能服务·2023-12-15 06:24

基于亚马逊云科技新功能：Amazon SageMaker Canvas无代码机器学习—以构建货物的交付状态检测模型实战为例深度剖析以突显其特性

授权说明：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。目录一.AmazonSageMaker1.1新功能发布：AmazonSageMakerCanvas1.2AmazonSageMakerCanvas特点二.AmazonSageMakerCanvas无需代码生成准确的ML预测2.1项目背景2.2前期

一见已难忘·2023-12-15 06:23

大数据机器学习深度解读ROC曲线：技术解析与实战应用

大数据机器学习深度解读ROC曲线：技术解析与实战应用一、引言ROC曲线简介二、ROC曲线的历史背景二战雷达信号检测在医学和机器学习中的应用横跨多个领域的普及三、数学基础FalsePositiveRate

星川皆无恙·2023-12-15 06:19

GCN（图卷积）学习笔记

但是我们又希望可以在图上有效的提取空间特征用于机器学习任务，于是GCN（图卷积网络）就被提出专用于提取图结构的空间特征，它主要分为空间域和谱域两个部分。①基于空间的方法就是直接从图结构出发

图学习的小张·2023-12-15 05:32

Deep Learning on Graphs: A Survey 详细学习笔记(2)------GCNs

卷积的操作想必对机器学习有所了解的读者再熟悉不过了，但是图卷积又是什么。这个部分笔者结合了论文和网上一些大神写的见解做了个总体的汇总。

纯木桨·2023-12-15 05:22

小白也能看懂的 ROC 曲线详解

如今，ROC曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说到这里就不得不提到TomFawcett大佬，他一直在致力于推广ROC在机器学习领域的应用，他发布的论文《AnintroductiontoROCanalysis

PrimiHub·2023-12-15 05:20

PrimiHub 联邦学习大模型开源，打破数据限制，保护数据隐私安全

联邦学习是一种分布式的机器学习范式，能够在保护各自数据隐私的同时，有效地利用用户设备上的海

PrimiHub·2023-12-15 05:20

从 MLOps 到 LMOps 的关键技术嬗变

1从MLOps到LMOps众所周知，目前我们实现人工智能的主要技术手段是机器学习技术，特别是其

百度Geek说·2023-12-15 05:19

文献速递：多模态影像组学文献分享多模态放射组学预测直肠癌患者放疗引发的早期直肠炎和膀胱炎：一项机器学习研究

文献速递：多模态影像组学文献分享:多模态放射组学预测直肠癌患者放疗引发的早期直肠炎和膀胱炎：一项机器学习研究01文献速递介绍Rectalcanceristhesecondmostprevalentformofcancerinthelargeintestine

有Li·2023-12-15 04:17

机器学习应用 | 使用 MATLAB 进行异常检测（上）

异常检测任务，指的是检测偏离期望行为的事件或模式，可以是简单地检测数值型数据中，是否存在远超出正常取值范围的离群值，也可以是借助相对复杂的机器学习算法识别数据中隐藏的异常模式。

叁苏言·2023-12-15 04:16

阶段五：深度学习和人工智能(学习神经网络和深度学习的基本概念)

深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它使用深层神经

哈嗨哈·2023-12-15 04:14

Python之蒙特卡罗法求圆周率

个人感觉把蒙特卡罗法理解了，对于理解机器学习的有关知识很有帮助蒙特卡罗法--4*(圆内点数/总点数)=pifromrandomimportrandomimporttimeDARTS=1000*1000#

马列马中特万岁·2023-12-15 03:21

Amazon SageMaker: 拓展机器学习边界，塑造未来创新趋势

其中，AmazonSageMaker作为一款全面托管的机器学习服务，在其新功能的引领下，能够为用户提供更高

陈橘又青·2023-12-15 02:08

PyTorch 模型训练性能大揭秘：从基础到高级技巧一网打尽！

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

Python算法实战·2023-12-15 02:58

Python那么火，到底可以用来做什么

但是随着时间的推移，我发现Python主要可用于一下三个方面：Web开发数据科学——包括机器学习、数据分析和数据可视化脚本编写我们就依次来看看吧。Web开发像Django和Flask这样基

yoku酱·2023-12-15 02:19

验证码：EasyDL 机器学习识别与云码平台一站式识别

目录EasyDL机器学习识别（实践：京东商城）（一）批量获取验证码图片（二）EasyDL机器学习（百度智能云）（三）调用EasyDLAPI接口识别验证码云码平台一站式识别（实战：豆瓣网）（一）获取验证码图片

有洁癖的懒羊羊·2023-12-15 00:00

机器学习 | 机器学习基础知识

一、机器学习是什么计算机从数据中学习规律并改善自身进行预测的过程。

西皮呦·2023-12-15 00:39

在google drive使用google.colab云服务

GoogleColaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。GoogleColab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用，GPU型号是TeslaK80。

Cache_wood·2023-12-15 00:27

关于在线机器学习技术的科普与应用探讨

活动的讲师提到了一个在此前学习AI知识的过程中很少听到、但总觉得一定会出现的词语：在线机器学习。颇感兴趣，因此从产品的角度浅学研究了

Zenwink·2023-12-14 23:40

机器学习-回归问题(Regression)

前言与KNN分类任务预测的输出为离散型不同.在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。

懒猫gg·2023-12-14 23:11

机器学习-聚类问题

前言聚类算法又叫做”无监督分类“，目标是通过对无标记训练样本来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。Kmeans作为聚类算法的典型代表，Kmeans可以说是最简单的聚类算法，没有之一，那她是怎么完成聚类的呢?算法接受参数k给定样本集D={x1,x2,...,xn}D=\{x_1,x_2,...,x_n\}D={x1,x2,...,xn}随机选点k个中心(质心)遍历样本集,先取距离最

懒猫gg·2023-12-14 23:11

深度学习学习顺序梳理

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb1.吴恩达机器学习课程已学完，时间较久了，后续可以重新听一遍，整理一下笔记

陌上阳光·2023-12-14 23:37

机器学习应用 | 使用 MATLAB 进行异常检测（下）

在使用MATLAB进行异常检测（上）中，我们探讨了什么是异常值，简单的一维数据异常检测问题，针对高维数据的有监督异常检测方法。在（下）篇中，我们将和大家一起探讨无监督异常检测。没有标签怎么办？试试无监督异常检测对于没有标签信息的多变量样本数据，在MATLAB可以使用以下方法检测异常值:·马氏距离(MahalanobisDistance)：如果数据符合多变量正态分布，可使用样本到数据集分布中心的马氏

叁苏言·2023-12-14 23:33

机器学习-分类问题

前言《机器学习-回归问题》知道了回归问题的处理方式,分类问题才是机器学习的重点.从数据角度讲,回归问题可以转换为分类问题的微分逻辑回归逻辑回归（LogisticsRegression）,逻辑回归虽然带有回归字样

懒猫gg·2023-12-14 23:48

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)

降维和DBSCAN聚类)目录异常检测|MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)效果一览基本介绍模型准备模型设计参考资料效果一览基本介绍提取有用的特征，机器学习通常可以在少得多的数据上为您提供与深度学习相当或更好的结果

机器学习之心·2023-12-14 23:15

机器学习---TF-IDF算法

1、TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文本频率)。TF指词频，IDF指的是逆文本频率。TF-IDF是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，可以评估一个词在一个文件集或者一个语料库中对某个文件的重要程度。一个词语在一篇文章中出现的次数越多，同时在所有文章中出现的次数越少，越能够代表该文章的中心意思，这就是TF-IDF的

30岁老阿姨·2023-12-14 22:10

机器学习---逻辑回归算法

1、逻辑回归逻辑回归又叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。线性回归要求因变量必须是连续性的数据变量，逻辑回归要求因变量必须是分类变量，可以是二分类或者多分类(多分类都可以归结到二分类问题)，逻辑回归的输出是0~1之间的概率。比如要分析年龄，性别，身高，饮食习惯对于体重的影响，如果体重是实际的重量，那么就要使用线性回归。如果将体重分类，分成了高，中，低三类，就要使用逻辑回归进行

30岁老阿姨·2023-12-14 22:10

机器学习---微博聚类案例

1、微博聚类分析要实现广告的精准投放，需要使用聚类找出兴趣一致的用户群体，这样就需要对用户进行聚类找出行为一致的用户，当对所有用户完成聚类之后，再使用关键词分析找出每个聚类群体中的用户的讨论主题，如果主题符合广告内容或者和广告内容相关，那么当前广告就可以推荐给当前用户群体，实现精准投放广告。2、微博营销案例objectKMeans11{defmain(args:Array[String]){val

30岁老阿姨·2023-12-14 22:40

【AI底层逻辑】——数学与机器学习：优雅的智慧之舞

目录“宝藏网站”聊聊数学“华尔兹”“智慧之舞”后续的章节我们将迎来新的篇章，新的切入点探索AI的奥秘，通过揭示高数、矩阵、概率论等数学知识与机器学习的关系来深入理解AI的奥秘！

柯宝最帅·2023-12-14 22:38

2023阿里智能互联算法工程师机器学习一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐电话面，时长1.5h1.详细介绍实习项目2.介绍决策树和gbdt以及它们之间的关系决策树可以被看作是GBDT中的基本学习器之一。在GBDT中，每棵树都是通过迭代学习而来的，每一棵树都试图纠正前一棵树的预测误差。通常，GBDT使用回归树（RegressionTree）作为基学习器。GBDT通过将多棵决策树组合在一起来构建一个更强大的模型，这些树相互协作，纠正前一棵树的

深度之眼·2023-12-14 22:05

吴恩达《机器学习》12-1:优化目标

在机器学习的旅程中，我们已经接触了多种学习算法。在监督学习中，选择使用算法A还是算法B的重要性逐渐减弱，而更关键的是如何在应用这些算法时优化目标。

不吃花椒的兔酱·2023-12-14 22:34

香港云服务器计算型和通用型的区别_Maizyun

这种类型的服务器适用于需要大量计算资源的应用程序，如科学计算、数据分析、机器学习等。计算型云服务器的优势在于其强

迈众云·2023-12-14 22:02

self-attention|李宏毅机器学习21年

来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Bb4y1L7FT?p=1&vd_source=f66cebc7ed6819c67fca9b4fa3785d39文章目录引言self-attention运作机制b1是如何产生的怎么求关联性数值α\alphaα从矩阵乘法的角度再来一次从A得到Q、K、V从Q、K得到α\alphaα矩阵由V和A'得到b1-b4总结：从I到O就是在

小居快跑·2023-12-14 22:31

单变量线性回归的机器学习代码

本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理，使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8

ShawnWeasley·2023-12-14 22:59

MLX：苹果发布新的机器学习框架

它在AppleSilicon上原生运行代码，只需一个pip安装，没有其他依赖项MLX是Apple芯片上用于机器学习的阵列框架，由Apple机器学习研究团队为您提供。

极道Jdon·2023-12-14 22:59

Ray构建GPU隔离的机器学习平台

Ray框架介绍Ray是一个开源分布式计算框架，在机器学习基础设施中发挥着至关重要的作用。Ray促进分布式机器学习训练，使机器学习从业者能够有效利用多个GPU的能力。

数据与后端架构提升之路·2023-12-14 22:57

机器学习---线性回归案例

1、梯度下降法调节参数2、模拟过拟合训练模型都会将数据集分为两部分，一般会将0.8比例的数据集作为训练集，将0.2比例的数据集作为测试集，来训练模型。模型过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象，也就是模型对已有的训练集数据拟合的非常好（误差值等于0），对于测试集数据拟合的非常差，模型的泛化能力比较差。如何判断模型发生过拟合？训练出模型后，可以在训练集中测试下模

30岁老阿姨·2023-12-14 22:25

【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？

【机器学习|假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？

计算机魔术师·2023-12-14 21:40

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