PySpark机器学习第29页

挖矿系列：细说Python、conda 和 pip 之间的关系

它广泛应用于数据分析、机器学习、网络编程、Web开发等领域，并且拥有庞大的标准库以及丰富的第三方库支持。pip：是Python的官方包管理器，主要用于安装和管理Pytho

科学禅道·2024-02-05 05:08

机器人抓取中的混淆概念

实际上，一些传统的基于经验的方法可能会结合神经网络或其他机器学习技术，以更好地适应复杂的抓取任务。

cocapop·2024-02-05 05:06

回顾 | Pre VS Code Day - 用 GitHub Codespaces 构建 OpenAI 应用实战

编辑：AlanWang排版：RaniSun微软Reactor为帮助广开发者，技术爱好者，更好的学习.NETCore,C#,Python，数据科学，机器学习，AI，区块链,IoT等技术，将每周三到周六，组织

MicrosoftReactor·2024-02-05 05:02

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

程序员一诺·2024-02-05 05:52

python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器（最小化器）、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas：非常重要的库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；用得最多的pandas对象

Hi-Lu·2024-02-05 04:41

pycharm如何导入numpy,pandas,scikit-learn,scipy,ipython等机器学习库

方法一可安装集成环境anaconda，anaconda集成了numpy,scipy,ipython,scikit-learn,matplotlib等机器学习所有的库。

刘先森i·2024-02-05 04:10

人工智能时代：AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器

提示工程与大语言模型三、大语言模型的应用实践四、策略与技巧五、结语《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》亮点内容简介作者简介目录获取方式一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型作为一种新型的机器学习模型

程序边界·2024-02-05 04:47

神经网络基本原理

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。

哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识1——数据操作

所有机器学习方法都涉及从数据中提取信息，因此需要一些关于数据的实用技能，包括存储、操作和预处理数据。机器学习通常需要处理大型数据集。

哦豁灬·2024-02-05 04:44

目标检测：2如何生成自己的数据集

数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本、视频等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习

proing·2024-02-05 03:28

开源计算机视觉库OpenCV详细介绍

开源计算机视觉库OpenCV详细介绍1.OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-05 03:43

[Unity Sentis] 了解 Sentis 中的模型

Packages/[email protected]/manual/models-concept.html了解Sentis中的模型Sentis可以导入并运行开放神经网络交换(ONNX)格式的经过训练的机器学习模型文件

Unity尧明·2024-02-05 02:53

[Unity Sentis] Sentis 中的 Tensor 基本原理

Sentis中的张量的工作方式与TensorFlow、PyTorch和其他机器学习框架中的张量类似。Sentis中的张量最多可以有8个维度。如果张量的维度为

Unity尧明·2024-02-05 02:53

【SVM回归预测】基于日特征气象因素的支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码...

短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础,是保障电力系统安全,经济运行的重要手段.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是近期提出的一种机器学习方法,

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

【负荷预测】长短期负荷预测（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！

程序辅导帮·2024-02-05 02:45

12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测，机器学习预测全家桶，持续更新，MATLAB代码...

截止到本期，一共发了12篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？

今天吃饺子·2024-02-05 01:56

OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释附源码）

拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用

showswoller·2024-02-05 00:05

机器学习数据预处理--连续变量分箱

文章目录原理概念等宽分箱等频分箱聚类分箱有监督分箱原理概念连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理，也就是将连续型字段转化为离散型字段。连续字段的离散过程如下所示：连续变量的离散过程也可以理解为连续变量取值的重新编码过程，在很多时候，连续变量的离散化也被称为连续变量分箱。需要注意的是，离散之后字段的含义将发生变化，原始字段Income代表用户真实收入状况，而离散之后的含义就变成了用户收入的等级划分

恒c·2024-02-04 23:02

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华–调参）随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features

恒c·2024-02-04 23:31

机器学习 | 解析聚类算法在数据检测中的应用

目录初识聚类算法聚类算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性分组。它旨在发现数据中的内在结构和模式，将具有相似特征的数据点聚集到同一组中，并将不同组之间的差异最大化。使用不同的聚类法则，产生的聚类结果也不尽相同：聚类算法在现实中的应用：1）用户画像，广告推荐，DataSegmentation，搜

亦世凡华、·2024-02-04 22:59

解析机器学习中的几种常见聚类算法

关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门，下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解，首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念，什么是相似度呢，简单来说假设有M个样本，其中任意两个样本之间的相似的度量，

魔法_wanda·2024-02-04 22:59

机器学习——分级聚类法介绍及其Python实现

目录聚类分析概念1.1为什么聚类1.2聚类到底是什么1.3聚类与分类区别1.4相似性与距离聚类1.5相似性的测度特征相似度测度与聚类准则2.1特征相似度测度2.2聚类准则分级聚类法聚类分析概念1.1为什么聚类之所以要聚类，是因为当今的数据量剧增（数据爆炸），导致我们检索信息时成本增加。如果可以找到一种计数可以自动分析数据，那么将有效节约资源。1.2聚类到底是什么聚类定义：给定一组无标签样本，按照各

AI小小白·2024-02-04 22:29

15 | 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？

比如，我们开发一个电商App，商品的价格常常会是9块9；再比如，现在流行的深度学习算法，对应的机器学习里的模型里的各个权重也都是1.23这样的数。

_Rye_·2024-02-04 22:27

开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”

噶噶~·2024-02-04 21:15

python绘制决策树图片

背景w3cshool机器学习篇最后一个章节是决策树的简单入门教学，我在那里拷贝代码运行时报错，显示绘制不出决策树图片思路python编译报错无非三种，语法错误，没有装库，路径没对。

氷凌公子·2024-02-04 21:13

深度学习的进展

一、深度学习的基本原理和算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。

csdn_aspnet·2024-02-04 20:52

700 页的机器学习笔记火了！完整版开放下载

正是对机器学习的过程中的痛苦有切身体会，作者希望能做一份教程，以浅显易懂的方式去讲解它，降低大家的学习门槛。作者为此花费了数月时间，经常做到深夜，把自己的学习笔记整理成了这份教程。如果你想

深度学习技术前沿·2024-02-04 19:54

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，要求不高，能看懂书就行，用到现学机器学习算法

MachinePlay·2024-02-04 19:23

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解

线性回归是统计学中用于建模两个或多个变量之间线性关系的一种方法，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。

迎风斯黄·2024-02-04 17:31

ANN(MLP) 三种预测

MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法

取名真难.·2024-02-04 17:17

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。

uncle_ll·2024-02-04 16:57

evalml，一个有趣的 Python 库！

Github地址：https://github.com/alteryx/evalml数据科学是当今科技领域中不可或缺的一部分，而机器学习是数据科学的核心。

Sitin涛哥·2024-02-04 16:56

2018年深度学习的主要进步

在学术层面，机器学习领域已经变得非常重要了，以至于每20分钟就会出现一篇新的科学文章。在本文中，我将介绍2018年深度学习的一些主要进展，与2017年深度学习进展版

城市中迷途小书童·2024-02-04 16:15

大数据与机器学习：实践方法与行业案例.2.4　作业调度

2.4作业调度调度工具用来对作业进行调度，通过ETL工具创建的作业如果需要周期性运行，就需要使用调度工具来完成。调度工具是一个相对复杂的系统，尤其是在跨操作系统、跨应用平台的作业环境中更是如此。在复杂的作业环境中，需要使用商用调度工具，目前国内使用较多的商用调度工具为Control-M。该工具是BMCSoftware提供的企业级集中作业调度管理解决方案，能够集中管理跨平台、跨应用的生产控制和调度过

weixin_34054931·2024-02-04 14:01

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑摘要深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

win10环境下通过anaconda安装pyspark

解决方法本来应该可以在anaconda上直接搜索安装，但是非常慢，而且还有错误，说python3.8无法和和pyspark3.1.2兼容，需要安装python3.8之前的版本才行。

零下2度·2024-02-04 14:36

OpenSSL:configure: error: OpenSSL library not found解决方案

爱编程的喵喵·2024-02-04 13:53

Python 学习工具及资源

小甲鱼Python基础学习到P19（函数）之前image.png菜鸟语法查询Anaconda安装教学Jupyter教学*李宏毅机器学习

Lanlan_78d1·2024-02-04 12:27

大数据技术未来发展前景及趋势分析

Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和JavaAPI，这更有利于开发人员使用。Twitter

丨程序之道丨·2024-02-04 12:54

02神经网络的学习及代码实现

先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。

我闻如是·2024-02-04 12:04

＜机器学习＞＜详解＞ KNN最邻近分类算法

K-Nearestneighboralgorithm回顾：Distancemeasures的两种方法:Euclideandistance(本节使用):D(A,B)=(a0−b0)2+(a1−b1)2+...+(an+bn)2D(A,B)=\sqrt{(a_0-b_0)^2+(a_1-b_1)^2+...+(a_n+b_n)^2}D(A,B)=(a0−b0)2+(a1

reco_blog·2024-02-04 11:46

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

【转】机器学习--- 分类算法详解

原文链接：http://blog.csdn.net/china1000/article/details/48597469感觉狼厂有些把机器学习和数据挖掘神话了，机器学习、数据挖掘的能力其实是有边界的。

奔狼的春晓·2024-02-04 11:42

机器学习-基础分类算法-KNN详解

KNN-k近邻算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X

小旺不正经·2024-02-04 11:10

机器学习系列——（十）支持向量机

它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，被认为是机器学习领域中最成功的算法之一。二、原理2.1线性SVM我们先从最简单的线性支持向量机（LinearSVM）开始。

飞影铠甲·2024-02-04 11:09

Python入门，盘点Python最常用的20 个包总结~

文章目录前言1.numpy（数据处理和科学计算）2.pandas（数据处理和分析）3.matplotlib（数据可视化）4.scikit-learn（机器学习工具）5.tensorflow（深度学习框架

python零基础入门小白·2024-02-04 11:24

2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享

题是机理分析，需要去找到合适的数据对物种发展规律进行研究，结合生态学原理和动力学理论，建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型，比如说生存分析、Lotka-Volterra竞争模型，但如果使用常见的机器学习模型如神经网络

建模忠哥小师妹·2024-02-04 11:19

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

无监督学习是机器学习中的一种方法，其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中，算法不依赖于任何先验的标签信息，而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。

老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

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