PySpark机器学习第67页

西瓜书南瓜书机器学习周志华第一章*学习小结

西瓜书*南瓜书*机器学习*周志华*第一章*学习小结第一章绪论1.1绪论通过一个关于瓜的故事引入了对于机器学习这门课的学习。

fyc300·2024-01-11 04:18

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（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·2024-01-11 02:42

【机器学习】科学库使用手册第1篇：机器学习概述和人工智能应用（已分享，附代码）

主要内容包括，了解机器学习定义以及应用场景，掌握机器学习基础环境的安装和使用，掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析，学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行，应用Matplotlib

程序员一诺·2024-01-11 02:11

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。

程序员一诺·2024-01-11 02:39

Salesforce Einstein详解

一．saleforceEinstein简介爱因斯坦是SalesForce花重金（收购RelateIQ、机器学习公司PredictionIO与深度学习企业MetaMind，MetaMind创始人RichardSocher

Frank_Salesforce·2024-01-11 02:52

2022-01-23 深度学习笔记

深度学习笔记引言：机器学习——自动寻找函数。1.你想要找什么函数？

Luo_淳·2024-01-11 01:14

什么是训练数据

机器学习的模型和儿童学习的方式类似。回想一下当一个孩子观察一个新事物时，比如当天第一次观察一只狗时，他会得到这个场景中的一些反馈比如记住这种狗的特征如有毛，两只眼睛，一只尾巴等

AONDATA·2024-01-10 23:05

LLM大模型和数据标注

对于那些不精通机器学习的人来说，像ChatGPT所基于的GPT-3.5这样的大型语言模型似乎是自给自足的。这些模型通过无监督或自我监督学习进行训练。

AONDATA·2024-01-10 23:30

Python解析参数的三种方法

我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。

秦玖·2024-01-10 22:27

机器学习每日论文速递[07.31]

同步wx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63篇【1】AnExperimentonMeasurementofPavementRoughnessviaAndroid-BasedSmartphones标题：基于Android智能手机的路面平整度测量实验作者：PiyasakThiande

arXiv每日论文速递·2024-01-10 21:59

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-01-10 21:26

机器学习 -- 余弦相似度

场景我有一个页面如下（随便找的）：我的需求是拿到所有回答的链接，再或者我在找房子网上，爬到所有的房产信息，我们并不想做过多的处理，我只要告诉程序，请帮我爬一个类似xxx相似度为0.5的就可以了，然后我自会写一小段代码去给数据清洗，这就免去了每次不同网站写不同的一套脚本的痛苦。这里就用到了余弦相似度。余弦相似度余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。两个

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。我现在想要分类器不仅仅给我一个最优结果，我还想分类器给我一个这个结果对应的概率。这时候我们可以采用贝叶斯决策理论。贝叶斯决策理论百度对其的描述是：贝叶斯决策理论，是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,SGDRegressorfromsklearn.preprocessingimpo

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

梯度下降法

在机器学习和深度学习中，梯度下降被广泛应用于更新模型参数，以使模型能够更好地拟合训练数据。基本思想：通过不断迭代，沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数，直到达到损失函数的最小值。具体来说，对

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

在机器学习中的作用：特征表示：在机器学习任务中，输入数据通常以矢量的形式表示。例如，图像可以表示为像素值的矢量，文本可以表示为词向量的矢量。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

《AI基本原理和python实现》栏目介绍

无水先生·2024-01-10 20:42

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

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

思考的小猴子·2024-01-10 19:44

机器学习指南：如何学习机器学习？

机器学习一、介绍你有没有想过计算机是如何从数据中学习和变得更聪明的？这就是机器学习（ML）的魔力！这就像计算机科学和统计学的酷炫组合，计算机从大量信息中学习以解决问题并做出预测，就像人类一样。

无水先生·2024-01-10 19:28

机器学习之逻辑回归-考试通过预测-预测芯片质量通过

分类问题（Classfication）实例：垃圾邮件检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/普通硬件流程标注样本邮件为垃圾/普通邮件（人）获取批量的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动判断其类别（计算机）特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*#!..正文包含：现金、领取、中奖等…分类分类：根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类基本框架

小旺不正经·2024-01-10 18:44

大创项目推荐深度学习手势检测与识别算法 - opencv python

文章目录0前言1实现效果2技术原理2.1手部检测2.1.1基于肤色空间的手势检测方法2.1.2基于运动的手势检测方法2.1.3基于边缘的手势检测方法2.1.4基于模板的手势检测方法2.1.5基于机器学习的手势检测方法

laafeer·2024-01-10 18:08

ML：2-2neural network layer

文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【吴恩达机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input：4个数字的向量。

skylar0·2024-01-10 18:53

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference

skylar0·2024-01-10 18:22

【机器学习】——基本概念

1、什么叫机器学习？让机器具备找函数的能力。常见应用：语音辨识、图片辨识......回归：函数的输出是一个数值。分类：给定的选项中选择一个当作输出。

m0_64953392·2024-01-10 17:39

Python每日一练（机器学习）——第43天：鸢尾花分类

文章目录1.鸢尾花分类（1）2.鸢尾花分类_2《100天精通Python》专栏推荐白嫖80gPython全栈视频废话少说速度上号刷题卷起来1.鸢尾花分类（1）描述：请编写代码实现train_and_predict功能，实现能够根据四个特征对三种类型的鸢尾花进行分类。train_and_predict函数接收三个参数:train_input_features—二维NumPy数组，其中每个元素都是一个

袁袁袁袁满·2024-01-10 17:07

Python与人工智能

Python具有简洁的语法和强大的库支持，使其成为数据科学、机器学习和深度学习的理想选择。Python中有许多库可以帮助实现人工智

Tech行者·2024-01-10 16:55

27、过度拟合的简单直觉，或者为什么测试训练数据是一个坏主意

当您第一次开始使用机器学习时，您需要加载数据集并尝试模型。您可能会想到，为什么我不能仅使用所有数据构建模型并在同一数据集上对其进行评估？这看似合理。培训模型的更多数据更好，对吧？

攻城狮笔记·2024-01-10 16:54

四大攻击类型并存，NIST 警告人工智能系统带来的安全和隐私风险

美国国家标准与技术研究院(NIST)近日发布了有关对抗性机器学习(AML)攻击和缓解措施指南，呼吁人们再度关注近年来人工智能(AI)系统部署增加所带来的隐私和安全挑战，并表示这类系统目前没有万无一失的方法进行保护

FreeBuf_·2024-01-10 16:05

【Python机器学习】线性模型——用于回归的线性模型

对于回归问题，线性模型预测的一般公式为：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…………+w[p]*x[p]+b这里的x[0]到x[p]表示的事单个数据点的特征，w和b是学习模型的参数，y是模型的预测结果。对于单一特征的数据集，公式：y=w[0]*x[0]+b这里的w[0]是斜率，b是y轴偏移。对于有更多特征的数据集，w包含沿每个特征坐标轴的斜率。importmglearn.datasetsi

zhangbin_237·2024-01-10 16:48

【OSG案例详细分析与讲解】之三：【3D场景优化与分页加载】

几何节点数组交换五、【3D场景优化与分页加载】分析和修改场景图内存六、【3D场景优化与分页加载】分页数据库操作七、【3D场景优化与分页加载】总结一、【3D场景优化与分页加载】前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门

翰墨之道·2024-01-10 15:36

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

文章目录机器学习逻辑回归（LR）基本原理为什么LR要使用sigmoid函数？LR可以用核函数么？为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

《PySpark大数据分析实战》-26.数据可视化图表Seaborn介绍

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·2024-01-10 14:58

机器学习顶会ICML 2024今日开放投稿，CCF A类，中稿率27.94%（附ICML23杰出论文+18篇高分论文）

ICML全称InternationalConferenceonMachineLearning，由国际机器学习学会（IMLS）举办，与NIPS一同被认为是人工智能、机器学习领域难度最高的国际会议（含金量也超高

深度之眼·2024-01-10 14:47

Spark避坑系列一（基础知识）

garagong·2024-01-10 14:04

计算机视觉数据集

通过使用这些数据集，研究人员和工程师可以训练机器学习模型、深度学习模型和计算机视觉算法，以实现各种视觉任务，

「已注销」·2024-01-10 13:47

8 种流行的计算机视觉应用

这是在深度学习和机器学习的帮助下完成的。计算机视觉用于从能源和公用事业到制造业和汽车的行业，市场正在不断发展。什么是计算机视觉？计算机视觉帮助计算机学习数字图像的内容。它帮助计算机像我们的人类视觉一

南北极之间·2024-01-10 13:16

数学模型之线性回归

前言废话最近机器学习、数据分析非常火，我们学校也开了类似的课程。

BLSxiaopanlaile·2024-01-10 12:14

CUDA与cuDNN

NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow。【嵌牛鼻子】cudacudnntensorflow【嵌牛提问】cuda和cudnn

13d813107eae·2024-01-10 12:06

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。

数据杂坛·2024-01-10 11:10

使用机器学习方法进行分析和处理：对高质量图像进行压缩

使用SVD进行图像压缩与普通压缩工具压缩的区别使用SVD（奇异值分解）进行图像压缩与普通压缩工具压缩的主要区别在于压缩原理和压缩效果。1.压缩原理：普通图像压缩工具通常采用有损压缩或无损压缩算法，如JPEG、PNG等，它们主要针对图像的像素进行变换和编码。而SVD图像压缩是基于图像的奇异值分解，将图像矩阵近似表示为低秩矩阵，从而实现图像的降维和压缩。2.压缩效果：SVD图像压缩与普通图像压缩工具相

Aurora_木迦·2024-01-10 11:08

选择三个机器学习算法，代码实现，并选择一个数据集进行性能分析

1.线性回归算法线性回归是一种用于预测连续数值的监督学习算法。线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线，误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selec

Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)

量化风云·2024-01-10 11:46

什么样的idea能发nature machine intelligence?

高度的科学和技术贡献：研究应对机器学习、人工智能、认知科学或相关领域作出重要贡献，提供深刻的洞见或显著的技术进步。广泛的影响力：想法应具有潜在的广泛影响，不仅对学术

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:38

神经网络（Neural Networks）

什么是机器学习神经网络（NeuralNetworks），也称为人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）是一种受到生物神经网络启发而设计的机器学习模型。

草明·2024-01-10 11:36

(十二)Matplotlib知识学习4-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-91.原数据的展示2.柱形图的绘制3.散点图的绘制课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪为了方便大家学习,将练习所涉及的练习fandango_scores.csv

努力奋斗的durian·2024-01-10 11:46

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

PyTorch实战：波士顿房价预测案例

今天，我们将深入探讨一个经典的机器学习问题：波士顿房价预测。我们将使用PyTorch框架，从头到尾详细解释这个案例，旨在帮助初学者理解深度学习模型的构建和训练过程。

洞深视界·2024-01-10 10:02

Colab打开GitHub公开&私人文件库

它允许用户在云端运行代码，特别是针对机器学习和数据分析任务。优点：免费！可以直接在线运行JupyterNotebook，无需额外安装配置。可同步运行和修改Github上的笔记本。

Avasla·2024-01-10 10:55

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

前言在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。