PySpark机器学习第65页

【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-连续数据篇

用决策树预测天气-连续数据篇前言在机器学习和数据科学领域，决策树是一种非常强大且易于理解的预测模型。

精英的英·2024-01-12 08:56

pyspark 使用udf 进行预测，发现只起了一个计算节点

PySparkUDF只使用一个计算节点的问题原因分析默认的并行度设置PySpark在执行UDF（用户定义函数）时，默认可能不会利用所有可用的计算节点。

samoyan·2024-01-12 07:18

Spark SQL进阶

小希 fighting·2024-01-12 07:44

机器学习框架PyTorch

机器学习框架PyTorchPyTorch简介第一个PyTorch应用PyTorchAPIPyTorch基本概念使用PyTorch的流程PyTorch张量PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换

hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

Introduction简介大多数机器学习工作流涉及处理数据、创建模型、使用超参数优化模型，以及保存，然后推理已训练的模型。

冰雪storm·2024-01-12 06:28

【机器学习基础】集成学习

专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！

为梦而生~·2024-01-12 06:55

模型评估：ROC曲线

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。

一碗姜汤·2024-01-12 06:54

机器学习激活函数

激活函数激活函数是人工神经网络中的一个重要组成部分。它们用于向神经网络中添加非线性因素，使得网络能够解决复杂问题，如图像识别、语言处理等。激活函数的作用是决定一个神经元是否应该被激活，也就是说，它帮助决定神经元的输出是什么。一些常见的激活函数包括：Sigmoid函数：将输入压缩到0和1之间，常用于二分类问题。Tanh函数：也称为双曲正切函数，将输入压缩到-1和1之间，形状类似于Sigmoid，但由

Persistence is gold·2024-01-12 06:54

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-01-12 06:01

机器学习之独热编码（One-Hot）

一、背景在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。那什么是特征数字化呢？

物随心转·2024-01-12 06:52

【机器学习300问】2、机器学习分为哪几类？

一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。

小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习300问】1、什么是机器学习？

一、目前尚未有统一的定义维基百科定义：机器学习是一门系统的学科，它关注设计和开发算法，使得机器的行为随着经验数据的累积而进化，经验数据通常是传感器数据或数据库记录。

小oo呆·2024-01-12 06:51

基于“小数据”的机器学习

机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。

快乐非自愿·2024-01-12 06:47

【机器学习】聚类算法（二）

五、基于密度的算法5.1DBSCAN算法importsys#导入sys模块，用于访问系统相关的参数和功能importos#导入os模块，用于处理文件和目录importmath#导入math模块，用于进行数学运算importrandom#导入random模块，用于生成随机数fromsklearnimportdatasets#导入sklearn的datasets模块，用于加载数据集importnump

十年一梦实验室·2024-01-12 06:16

机器学习_8、支持向量机

支持向量机解决鸢尾花数据集分类问题#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data=load_iris()X=iris_data.datay=iris_data.target#划分训练集与测试集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test

Element_南笙·2024-01-12 06:46

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros

Element_南笙·2024-01-12 06:45

【机器学习】半监督学习

一、问题假设要利用无标签样本进行训练，必须对样本的分布进行假设？二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法，它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。自训练：自训练是一种使用单个模型的半监督学习的方法，它的过程是先用有标签的数据训练一个初始的模型，然后用这个模型对无标签的数据进行预测，选择一些预测结果最有信心的数据作为新的有标签的数据，加入到原来的有标签的数据集中，再用这个扩充的数

十年一梦实验室·2024-01-12 06:08

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0

小艳加油·2024-01-12 06:37

python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院

数据科学(Python/R/Julia)作者|CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。

weixin_39974882·2024-01-12 06:36

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。

小林打怪中·2024-01-12 06:05

【特征工程】17种将离散特征转化为数字特征的方法

不过，这将是相当惊人的，「因为只有一小部分数据科学项目涉及机器学习，而实际上所有这些项目都涉及一些离散数

风度78·2024-01-12 06:34

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

asyxchenchong888·2024-01-12 06:34

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2024-01-12 06:02

【机器学习】模型调参工具：Hyperopt 使用指南

机器学习|模型调参工具：Hyperopt使用指南前言1.Hyperopt是什么？

Avasla·2024-01-12 06:31

经典案例——利用 KNN算法对鸢尾花进行分类

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris

小林打怪中·2024-01-12 06:26

2024年1月10日最热CV论文：CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in Convolutional...

引言：卷积运算在多个领域的核心地位卷积运算是一个基础操作，它在众多学科中占据核心地位，从物理过程如热传递，到机器学习中的卷积神经网络。

夕小瑶·2024-01-12 05:44

2024 CSRankings全球计算机科学排名发布！清华AI第一，哈工大NLP第一

清华、北大、上海交大AI领域霸榜前三在AI板块，主要有人工智能、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、网络&信息检索5个细分领域。当只勾选AI领域时，世界AI领域高校排名前20就出来啦。

夕小瑶·2024-01-12 05:43

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

这里的目的是：示例使用交叉验证结合网格搜索，对机器学习模型进行超参数优化。一、导入相关模块主要是pandas和sklearn的模型及模型评价指标。import

wufeil·2024-01-12 04:26

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例bywufeilDeepchem包含了很多的化学分子的数据集，同时也有将分子结构转换为机器学习能够识别的矩阵（序列）数据的方法，下面就来简单举几个例子

wufeil·2024-01-12 04:25

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux系统编程第十天-Linux下mplayer音乐播放器练习题（物联技术666）

物联技术666_嵌入式C语言开发,嵌入式硬件,嵌入式培训笔记-CSDN博客物联技术666擅长嵌入式C语言开发,嵌入式硬件,嵌入式培训笔记,等方面的知识,物联技术666关注机器学习,arm开发,物联网,嵌入式硬件

vx349014857·2024-01-12 02:09

【论文笔记】ZOO: Zeroth Order Optimization

ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels》Abstract深度神经网络(DNN)是当今时代最突出的技术之一，在许多机器学习任务中实现了最先进的性能

xhyu61·2024-01-12 02:34

机器学习类别特征编码：Category Encoders 库的使用

✅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CategoryEncoders简介CategoryEncoders安装CategoryEncoders的使用编码方法介绍CategoryEncoders简介CategoryEncoders是一个用于

小嗷犬·2024-01-12 01:01

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

对于习题2-1，平方损失函数在机器学习课程中学习过，但是惭愧的讲，在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数

HBU_David·2024-01-12 00:23

Windows Copilot 更新及使用教程

GitHubCopilot是一款基于机器学习的代码生成工具，可以帮助开发者快速生成高质量的代码。

不爱敲代码吖·2024-01-12 00:39

随机森林回归（Random Forest Regression）

什么是机器学习随机森林回归（RandomForestRegression）是一种基于集成学习的回归算法，它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

草明·2024-01-11 23:57

决策树回归（Decision Tree Regression）

什么是机器学习**决策树回归（DecisionTreeRegression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。

草明·2024-01-11 23:27

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

什么是机器学习XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种梯度提升树算法，它在梯度提升框架的基础上引入了一些创新性的特性，以提高模型性能和训练速度。

草明·2024-01-11 23:56

python数据分析与应用课后题答案第五章_《Geocomputation with R》第五章参考答案

作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R

weixin_39717121·2024-01-11 23:06

使用Python进行数据清洗，以及一些常见的数据清洗技巧和最佳实践

在进行数据分析、机器学习或其他数据驱动任务之前，必须确保数据是干净的。数据清洗的重要性在于：数据质量：脏数据（包括缺失值、异常值和重复值）可能导致分析结果不准确或模型性能下降。

m0_57781768·2024-01-11 23:31

Python清理数据的常用方法总结

目录1、数据预览2、缺失值处理3、异常值处理4、数据类型转换5、重复值处理6、数据标准化7、特征选择8、处理类别数据总结在数据科学和机器学习领域，数据清理是一个非常重要的步骤。

傻啦嘿哟·2024-01-11 23:00

机器学习之心荣获2023博客之星TOP50 | 感谢CSDN

机器学习之心荣获2023博客之星TOP50|感谢CSDN2023年，是极其不平凡的一年！感谢CSDN平台！感谢所有支持我的前辈、朋友和同学！2024年，新的一年，继续努力，持续写作！

机器学习之心·2024-01-11 22:06

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（三）

在今天的文章中，本节将向你介绍一种不同的搜索方式，利用机器学习(ML)技术来解释含义和上下文。

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-11 22:58

Python3入门机器学习经典算法与应用——支持向量机SVM之点到直线的距离推导

支持向量机SVM之点到直线的距离点到直线的距离推导。式子①×A+②×B得x\mathop{x}x，式子①×(-B)+②×A得y\mathop{y}y，式子③左右两边减去x0\mathop{{x}}\nolimits_{{0}}x0，式子④左右两边减去y0\mathop{{y}}\nolimits_{{0}}y0，

怪我冷i·2024-01-11 22:18

合工大苍穹战队视觉组培训Day5——机器学习，图像识别项目

7.22那天并无硬性任务，继续学习机器学习，我就来介绍一下我在做的项目吧。

工大电科小趴菜·2024-01-11 21:40

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。

丘小羽·2024-01-11 21:04

openai自定义API操作 API （openai.custom）：OpenAI API 实现电商平台的智能库存管理

而OpenAIAPI作为一种强大的自然语言处理和机器学习工具，可以为电商平台实现智能库存管理提供有力支持。一、智能预测与库存计划智

数据小爬虫·2024-01-11 21:29

Python机器学习库之orange3使用详解

概要数据科学和机器学习是当今科技领域的重要组成部分，而数据分析和建模通常是其中的关键步骤。

Rocky006·2024-01-11 21:43

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

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（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变

夏日恋雨·2024-01-11 19:35

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