PySpark机器学习第64页

【机器学习笔记】Python基础笔记

目录基础语法加载数据：pd.read_csv查看数据大小：shape浏览数据行字段：columns浏览少量数据：head()浏览数据概要：describe()输出：to_csv基础功能语法缺省值去除缺失值：dropna按行删除：存在空值，即删除该行按行删除：所有数据都为空值，即删除该行按列删除：该列非空元素小于10个的，即去除该列设置子集：去除多列都为空的行分割后删除缺省列：.drop删除指定的列

print_Hyon·2024-01-13 02:52

集成学习原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)

集成学习是一类机器学习算法，主要用于分类和回归任务，基本思想是结合多个弱模型变成一个强模型。本文自网络资料参考整理而来，参考列表在文末。本文重点描述方法原理和基本过程，具体推导请参考文末链接。

Caucher·2024-01-13 02:11

Python 全栈体系【四阶】（十三）

第四章机器学习十六、模型评估与优化1.模型评估1.1性能度量1.1.1错误率与精度错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。

柠檬小帽·2024-01-13 02:54

Python 全栈体系【四阶】（一）

四阶：机器学习-深度学习第一章numpy一、numpy概述NumericalPython，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。

柠檬小帽·2024-01-13 02:54

Python 全栈体系【四阶】（十二）

第四章机器学习十五、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生。

柠檬小帽·2024-01-13 02:20

ResNet网络分析与demo实例

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客Fun'_机器学习,pytorch图像分类,工具箱-CSDN博客ResNet详解原论文地址[1512.03385

灬德布罗意的猫灬·2024-01-13 01:40

关于机器学习你不得不思考这些问题

在过去的几个月中，笔者与很多的决策者交流了有关人工智能特别是机器学习方面的问题。

AKKK47·2024-01-12 23:21

Spark中Rdd算子和Action算子--学习笔记

RDD算子filter"""rdd.filter(f):根据f函数中的判断条件对rdd追踪的数据进行过滤保留条件为True对应的rdd数据"""frompysparkimportSparkContextsc

祈愿lucky·2024-01-12 23:24

软件开发者必读！2024年30大趋势提前曝光！

人工智能、机器学习、物联网等技术的快速发展对软件开发行业产生了巨大影响。本文旨在通过30个数据汇总，帮助读者们初步了解2024年软件开发领域的新趋势。

SoFlu软件机器人·2024-01-12 22:20

最终目标：开发出智能对话工具

知识体系框架：资源收集：从开始到实战聊天机器人人工智能和机器学习新加坡国立大学聊天机器人视频教程github地址

wo_monic·2024-01-12 22:14

机器学习基于Python实现PR曲线和ROC曲线

一、引言PR曲线和ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具。它们可以帮助我们在不同阈值下比较模型的性能，并选择最佳的阈值进行预测。这篇博客将介绍如何使用Python实现PR曲线和ROC曲线，并提供相应的示例代码。在介绍PR曲线之前，我们需要先了解几个概念。这里为了更加形象深刻地理解我们采用识别汉堡的样例。为了判断一张图片是不是汉堡我们可以把照片扔进去一个分类器进行识别如下：其中根据上面数据得到的预测

Aphasla aphasia·2024-01-12 22:00

Flink State 和 Fault Tolerance（一）

使得状态（State）成为任何复杂算子中的关键部分，例如：当应用检索特定的事件模式，State将存储到接收到的事件的序列当按照分钟/小时/天的唯独聚合事件时，状态将保留待处理的聚合状态当在流数据上进行机器学习的模型训练时

Alex90·2024-01-12 22:29

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度严格。https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。一般来说，在测试集上表现是否良好是衡量能否在新数据上表现良好的有用指标，前提是：测试集足够大。您不会反复使用相同的测试集来作假。以下三项基本假设阐明了泛化：我们从分布中随机抽取独立同分布(i.i.d)的样本

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

手把手教你如何通过datadome滑块验证码

它使用人工智能（AI）和机器学习算法分析流量模式，识别类似机器人的行为。其目标是保护企业免受各种有害机器人活动的影响，如内容抓取、账户接管、欺诈交易、统计数据扭曲等。

ForRunner123·2024-01-12 20:28

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述–学术论文模式–个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

2023全球软件研发技术大会（SDCon2023）-核心PPT资料下载

大会议主题：云原生设施与平台、微服务架构实践、软件质量与效能、大数据实践与前沿、架构设计与演进、高可用与高性能架构、Web与大前端开发、编程语言与平台、AIGC与大模型、推荐系统实践、AI智能应用与研究、机器学习架构实践

百家峰会·2024-01-12 19:42

师傅带练|在线实习项目，提供实习证明

八大项目：某实习网站招聘信息采集与分析（Python数据采集与分析）股票价格形态聚类与收益分析（Python金融分析）某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel

泰迪智能科技·2024-01-12 19:11

基于GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT4基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变

慢腾腾的小蜗牛·2024-01-12 18:35

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势：处理长距离依赖3双向RNN：获取更全面的信息3.1引入双向上下文3.2双向RNN的工作原理3.3适用性及应用场景结语前言在当今信息时代，序列数据处理是机器学习和人工智能领域中至关重要的任务之

cooldream2009·2024-01-12 18:23

Python机器学习/深度学习入门-基础类型1

1.基础类型1.1.数值类型Python支持以下数值、标量类型：integer-整型Float-浮点型Complex-复合体Booleans-布尔值因此，Python可以用基本算术运算+、-、*、/、%（取模）来替代袖珍计算器类型装换：1.2容器Python提供了许多有效的容器类型，其中可以存储对象集合List-列表列表是对象的有序集合，它们可能具有不同的类型。索引：访问列表中包含的各个对象：从负

子虚先生√·2024-01-12 17:38

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：序列并行

而利用AI集群，使深度学习算法更好地从大量数据中高效地训练出性能优良的大模型是分布式机器学习的首要目标。为了实现该目标，一般需要根据硬件资源与数据/模型规模的匹配情况，考虑对计算任务、训

Python算法实战·2024-01-12 17:25

机器学习--LR逻辑回归与损失函数理解

损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ(θ)其中，前面的均

小刘鸭！·2024-01-12 17:27

【深度学习：Synthetic Training Data 】合成训练数据简介

创建合成数据的两种方法尽管文明正在产生大量的数据（根据最近的研究，每天有2.5万亿字节的新数据），但计算机视觉和机器学习数据科学家在获取足够的数据来训练和制作计算机视觉模型时仍然面临许多挑战。

jcfszxc·2024-01-12 17:24

“编程语言大比拼：Python、JavaScript、Java与C#的优劣与选择“。

它适用于多种应用，包括Web开发、数据科学、机器学习、网络爬虫等。Py

D_ovis·2024-01-12 16:45

基于Python实现二手房整体情况可视化分析+房价预测【500010099】

提出问题探究单价、数量、总价和行政区域之间的关系探究其它因素和总价的关系户型分布分析建筑年代情况使用机器学习模型建立回归分析模型进行价格预测数据理解导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpim

神仙别闹·2024-01-12 15:51

工作之后如何高效的学习？

一开始对工作感到非常期待，刚入司的时候也是十分激动，准备大干一场，给自己定了一个小目标：弄出一个像Airbnb公司出品的superset的数据分析平台，从爬取数据源开始，到数据加工可视化，并包含一些简单的机器学习分析

刘凯KAI·2024-01-12 15:38

Windows10下 tensorflow-gpu 配置

越来越多的的人入坑机器学习，深度学习，tensorflow作为目前十分流行又强大的一个框架，自然会有越来越多的新人（我也刚入门）准备使用，一般装的都是CPU版的tensorflow，然而使用GPU跑tensorflow

AAI机器之心·2024-01-12 15:24

【EI会议征稿通知】2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC 2024）

2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC2024）2024InternationalConferenceonMachinelearningandintelligentcomputing智能计算与机器学习被广泛应用于大数据分析

搞科研的小刘选手·2024-01-12 14:02

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp#导入数据集，并查看数据特征分布data=loa

Element_南笙·2024-01-12 14:58

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

理论知识：梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度提升树通常使用深度很小（1-5之间），这样的模型占用内存小，预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并许多简单的模型（弱学习

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

2020-07-23计算学习理论

1.章节主要内容机器学习理论（computationallearningtheory）研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

BOLDRainbow·2024-01-12 14:19

安德尔房产数据分析

挑战概要任务是清理、完整分析和解释之前挑战中创建的数据集，以便建立一个机器学习模型来预测比利时地产销售的价格。挑战的目标包括：使用Pand

OverlordDuke·2024-01-12 13:29

计划1

2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集（14+10+11）共35Part3机器学习策略

JLcucumber·2024-01-12 11:54

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

导读利用实验室环境外记录的脑电建立机器学习模型需要对噪声数据和随机丢失通道具有鲁棒性的方法。这一需求在处理稀疏脑电蒙太奇(1-6个通道)时尤其强烈，且经常会在消费级或移动脑电设备中遇到。

茗创科技·2024-01-12 11:38

使用 OpenAI 自定义 API 提高电商平台的推荐精度

OpenAI自定义API正是这样一种强大而灵活的工具，能够通过自然语言处理和机器学习技术，进一步提升电商平台的推荐精度。

api77·2024-01-12 10:09

1 yolo v5 anli

yolov5anli提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

Chance Z·2024-01-12 10:33

联邦学习的联合参与激励和网络定价设计

（原文：JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning）摘要：由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时

zhy2267291213·2024-01-12 10:09

2022-06-30

VAE是一种机器学习方法，据报道它有助于发现其他小分子。科学家们在《NatureComputationalScience》上

图灵基因·2024-01-12 10:23

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

这种非监督式学习是机器学习领域追求的目标。

chituo5344·2024-01-12 09:46

【Python机器学习】SVM——预处理数据

为了解决特征特征数量级差异过大，导致的模型过拟合问题，有一种方法就是对每个特征进行缩放，使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。“人工”处理方法：importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrai

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM的优缺点

核支持向量机是非常强大的模型，SVM允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据上的表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多大10000个样本的数据上运行SVM可能表现良好，但更高数量级的数据上，在运行时间和内存使用方面可能面临调整。SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

向数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得强大，但是通常来说我们不知道要添加哪些特征，而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。对于支持向量机，将数据映射到更高维空间中有两种办法：一种是多项式核，在一定阶数内计算原始特征的所有可能

zhangbin_237·2024-01-12 09:35

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

机器学习-0基础

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程

猿戴科·2024-01-12 09:47

机器学习如何改变缺陷检测的格局？

机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。

matlabgoodboy·2024-01-12 09:14

Spark避坑系列（三）（Spark Core-RDD 依赖关系&持久化&共享变量）

garagong·2024-01-12 09:13

数组计算模块NumPy

提供了高性能的数组对象提供了大量的函数和方法NumPy使用机器学习中的操作变得简单NumPy是通过C语言实现的NumPy的安装pipinstallnumpy数组的分类一维数组跟Python列表的形状一样

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-12 09:38

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集

CatchZeng·2024-01-12 09:41

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更

梦想的初衷~·2024-01-12 08:29

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