PySpark机器学习第69页

SMA-KELM黏菌优化算法优化核极限学习机分类预测 Matlab实现

前程算法matlab屋·2024-01-09 23:35

多模态+SNN个人学习历程和心得

多模态学习基本概念多模态学习，或者称为多模态机器学习（MMML），是近年来学

Daniel Muei·2024-01-09 23:30

Support Vector Machine 建模（基于三种数据集）

数据集的处理建模：二、SVM对于弯月数据集的处理建模：三、SVM对于directmarketingcampaigns(phonecalls)数据集的处理建模：SupportVectorMachine(SVM)是一种机器学习算法

取名真难.·2024-01-09 22:53

Python数据分析主要步骤及常用库介绍

还能为公司内部提高投入产出比（RIO）实施过程数据分析遵循如下主要过程数据采集数据挖掘数据可视化1.数据采集数据采集可以基于公司积累的数据，也可以基于公开数据通常会采⽤两者结合⽅式，让数据类别更丰富见机器学习的之数据学习算法

carmen_山海·2024-01-09 21:41

Python中的TensorFlow框架的使用与介绍

TensorFlow是一个开源的数值计算库，主要用于支持机器学习和深度学习的算法研究和开发。

数据小爬虫·2024-01-09 21:24

竞赛保研基于深度学习的人脸识别系统

iuerfee·2024-01-09 20:40

多目标樽海鞘算法MATLAB实战（附源码）

需要了解智能算法、机器学习、深度学习和信号处理相关理论的可以后台私信哦，下一期分享的内容就是你想了解的内容。

matlab数学建模加油站+·2024-01-09 20:34

奇异值分解（SVD）的推导和应用简介

奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛，例如图像去噪，降维，另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A（m*n），我们

图学习小组·2024-01-09 20:27

基于机器学习进行降雨预测 -- 机器学习项目基础篇（13）

在本文中，我们将学习如何构建一个机器学习模型，该模型可以根据一些大气因素预测今天是否会有降雨。

python收藏家·2024-01-09 19:18

Python|使用Missingno库可视化缺失值（NaN）

但是要构建一个好的机器学习模型，我们的数据集应该是完整的。这就是为什么我们使用一些插补技术来用一些可能的值替换NaN值。但在此之前，我们需要很好地理解NaN值在数据集中的分布情况。

python收藏家·2024-01-09 19:18

特征工程-数据准确性

通过人工智能和机器学习的应用，能够从数据中深度挖掘出相关信息并进行应用。然而，智能数据分析的准确性依赖于数据质量，因此，数据质量的关键性成为了一个重点关注的问题。

alstonlou·2024-01-09 18:13

特征工程（一）

特征工程（一）什么是特征工程简单来讲将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能特征工程包含的内容转换数据的过程特征更好地表示潜在问题提高机器学习性能数据和机器学习的基础知识数据基础以下为数据的一个实例其中

alstonlou·2024-01-09 18:12

【sklearn练习】model常用属性和功能

介绍scikit-learn中的机器学习模型（estimator）通常具有一组常用属性和功能，这些属性和功能可以用于训练、评估和使用模型。

我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。

我感觉。·2024-01-09 18:51

2023中国智能制造领域最具商业合作价值企业盘点

这其中包括了大数据分析、人工智能、机器学习、机器视觉和自动化控制等一系列技术的发展和

数据猿·2024-01-09 18:14

Python脚本意外报错预防方法（个人想法）

前言：不管是脚本还是机器学习之类的程序，往往需要很长的时间去运行，这个时候如果我们干坐着看那个屏幕，很容易发呆和睡着，于是我们会去找其他事情去做，让程序在后台慢慢跑。

CCSBRIDGE·2024-01-09 18:10

Python 逻辑回归：理论与实践

1.介绍在当今信息时代，机器学习和人工智能已经渗透到了各行各业，成为推动科技和产业发展的重要驱动力。其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。

会python的小孩·2024-01-09 18:38

2024年第九届机器学习技术国际会议(ICMLT 2024) 即将召开

2024年第九届机器学习技术国际会议（ICMLT2024）将于2024年5月24-26日在挪威奥斯陆举行。

爱科会易·2024-01-09 17:34

机器学习分布式架构

https://zhuanlan.zhihu.com/p/82116922https://zhuanlan.zhihu.com/p/81784947大数据架构1.批处理MapReduce无法应对实时不确定量的小样本处理，只能累积到一定数量再进行批处理。2.流计算（Storm，Spark，Flink）使用滑动窗口，在滑动窗口内的数据全部完成后再滑动到下一个时间窗口进行新一轮的数据处理，以分钟级别居多

小幸运Q·2024-01-09 17:27

大模型与RPA、隐私计算结合，或加速推动银行数字化转型

人工智能大模型是指拥有超大规模参数、超强计算资源的机器学习模型，可处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。

RPA中国·2024-01-09 17:03

模型评估之偏差-方差分解

因此，如何在模型能力和复杂度之间取得一个较好的平衡对一个机器学习算法来讲十分重要。偏差-方差分解（Bias-VarianceDecomposition）为我们提供一个很好的分析和指导工具。

老羊_肖恩·2024-01-09 15:53

十大数据挖掘算法之KNN算法

一、KNN算法概述KNN（k-NearestNeighbor）算法，又称K近邻算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

清梦载星河·2024-01-09 15:34

面试：机器学习--支持向量机

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）前言动笔写这个支持向量机(supportvectormachine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接)，但在描述数学公式的时候还是显得不够。得益于同学白石的数学证明，我还是想尝试写一下，希望本文在兼顾通俗易懂的基础上

u013713010·2024-01-09 15:19

机器学习西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

p147-p156今天来看第七章。同时，今天心情不错：）2018.5.16凌晨0:51不行了不行了，这一章感觉比SVM还烧脑，困了困了：(所以这一章分两天看吧。明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。则：将x分为ci所带来的期望损失：R(ci|x)=∑j=1~Nλij·P（cj|x）解释：分为Ci带来

皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

Java接入Apache Spark（入门环境搭建、常见问题）

它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的SparkSQL，用于机器学习的MLlib，用于图计算的GraphX和SparkStreaming。Spark是Ma

许忆·2024-01-09 13:12

机器学模型预训练模型为什么要使用预训练模型呢？

机器学习训练模型的主要目的是为了使模型的参数尽可能地逼近真实的模型，以便更准确地预测新数据。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

人工智能：模拟人类智慧的科技奇迹

这项技术的发展离不开机器学习、自然语言处理、计算

金鸣识别·2024-01-09 13:49

机器学习（三）：神经网络

一、基本原理神经网络(neuralnetworks)模拟生物神经网络的一种机器学习模型。

fromeast·2024-01-09 13:28

Open CV 图像处理基础：（一）Open CV 在windows环境初始化和 Java 动态库加载方式介绍

OpenCV在windows环境初始化和Java动态库加载方式介绍OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了一系列的工具和程序库，让用户能够进行复杂的图像处理和计算机视觉任务。

無间行者·2024-01-09 12:55

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:可以考虑使用np.exp()函数'''#**********Begin**********#return1.0/(1+np.exp(-t))#**********End**********#2.逻辑

蓝桉802·2024-01-09 12:47

头歌实训-机器学习（

1.朴素贝叶斯概论2.朴素贝叶斯分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率例如，{0:0.333,1:0.667}表示数据中类别0出现的概率为0.333，类别1的概率为0.667'''self.label_prob={}'''se

蓝桉802·2024-01-09 12:47

头歌实训-机器学习（Numpy科学计算）

第1关：数组创建#引入numpy库importnumpyasnp#定义cnmda函数defcnmda(m,n):'''创建numpy数组参数：m:第一维的长度n:第二维的长度返回值:ret:一个numpy数组'''ret=0#请在此添加创建多维数组的代码并赋值给ret#**********Begin*********#a=[bforbinrange(n)]ret=np.array([a]*m)#*

蓝桉802·2024-01-09 12:17

头歌实训-机器学习（Pandas基本操作）

目录第1关：数据结构第2关：切片索引第3关：增删改查第4关：文件读写第5关：算术运算第6关：描述性统计第1关：数据结构importpandasaspd##########Begin##########data={'A':{'a':90,'b':89,'c':78},'B':{'a':82,'b':95,'c':92},'C':{'a':78.0,'b':67.0},'D':{'a':78.0,'b

蓝桉802·2024-01-09 12:17

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施

通过机器学习和深度学习算法，AI可以自动处理海量数据，分析出有价值的信息和模式，为企业提供精准的决策支持。例如，在金融领域，AI可

广州硅基技术燕儿·2024-01-09 12:10

AIGC无人直播系统技术

AIGC无人直播系统技术是基于人工智能和机器学习的先进技术的应用。通过该技术，主播可以实现无人值守直播，摆脱传统直播的限制。这项技术具有多项独特优势，下面我将逐一介绍。

广州硅基技术燕儿·2024-01-09 11:04

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（四）

在本节中，你将了解另一种机器学习搜索方法，该方法利用ElasticLearnedSparseEncodeR模型或ELSER，这是一种由Elastic训练来执行语义搜索的自然语言处理模型。

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-09 11:02

Spark回归分析与特征工程

回归分析是统计学和机器学习中的一个重要分支，用于建立因变量与自变量之间的关系模型。在大数据领域，ApacheSpark为回归分析提供了强大的工具和库，以处理大规模数据集。

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

Spark中的二分类与多分类问题的解决

机器学习中的分类问题是数据科学中的一个重要领域，而在大数据环境中使用ApacheSpark来解决二分类和多分类问题可以更好地处理大规模数据。

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

UCLA提出自我博弈微调：无需额外微调数据，左右互搏即可大幅提升LLM能力

而这种想法不仅能用来练武功，也能用来训练机器学习模型，比如前些年风靡一时的生成对抗网络（GAN）。进入现今的大模型(LLM)时代，又有研究者发现了左右互搏的精妙用法！

PaperWeekly·2024-01-09 11:48

vLLM皇冠上的明珠：深入浅出理解PagedAttention CUDA实现

PaperWeekly·2024-01-09 11:17

【机器学习】对抗生成网络

一、随机数据生成随机数据生成算法随机数据生成的显示建模和隐式建模二、生成对抗网络结构生成对抗网络（GAN）中，生成模型（Generator）和判别模型（Discriminator）的任务和训练目标分别是：生成模型的任务是从随机噪声中生成尽可能真实的数据，例如图像、文本、音频等。生成模型的训练目标是最小化生成数据被判别模型识别为假的概率，也就是最大化生成数据的真实性。判别模型的任务是区分输入的数据是

十年一梦实验室·2024-01-09 11:11

【机器学习】循环神经网络（三）

四、序列预测问题循环神经网络实现的序列到序列的映射（RecurrentNeuralNetworkbasedSequence-to-SequenceMapping）是一种使用循环神经网络来将一个序列数据映射到另一个序列数据的方法，它可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。4.1序列标注问题序列标注问题（sequencelabelingproblem）是指给定一个序列数据，为每个元素（通常是单词或

十年一梦实验室·2024-01-09 11:10

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

五、应用-语音识别5.1语音识别问题详述语音识别的经典方法GMM+HMM框架5.2深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词6.2词性标注6.3命名实体识别详述LSTM+CRF进行命名实体识别的方法6.4文本分类6.5自动摘要6.6机器翻译seq2seq技术解决机器翻译问题seq2seq技术解决机器翻译问题是指利用序

十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

太长不看版:Hub上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用librarian-bots自动向这些数据集提PR以添加其语言元数据。

Hugging Face·2024-01-09 11:05

【机器学习】scikit-learn机器学习中随机数种子的应用与重现

随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样一、随机数种子基础应用在python中简单运用随机数种子importrandomrandom.seed(1)a=random.sample(range(0,100),10)random.seed(2)b=random.sample(range(0,100),10)结果如下aOut[3]:[17,72,97

TwcatL_tree·2024-01-09 11:05

Copilot 插件的使用介绍：如何快速上手

通过自然语言处理和机器学习技术，能够通过分析程

攻城狮Adam·2024-01-09 11:33

【tensorflow&flutter】自己写个机器学习模型用在项目上？

背景拍摄APP项目上线有一阵了，每天的拍摄数据呈现波动上升状态、业务方需要对数据进行加工，如果能有对未来的数据量的预测就好了。目标在端侧展示拍摄数据可视化趋势图等、并能推断数据（选择预测日期）简单实现个demogif背景有点问题先写总结现在来看、出来的东西很简单，但是整个流程时串通起来了。至于什么是tensorflowlite初识TensorFlowLite-CSDN博客总体流程图是这样的从左侧的

这次选左边·2024-01-09 10:34

机器学习笔记 - 基于RAFT的光流估计进行稳健的运动物体检测

一、简述如果相机在移动，光流本身无法有效检测运动。尽管可以区分某些运动，但我们需要找到一种方法来区分相机和物体运动，以便执行检测。在本教程中，我们将利用深度光流和特殊的RANSAC算法来检测移动摄像机的运动。一个随机样本共识（RANSAC）的简单介绍https://skydance.blog.csdn.net/article/details/134887458https://skydance.bl

坐望云起·2024-01-09 10:46

【深度学习：评估指标】如何在计算机视觉中测量模型性能：综合指南

正确评估机器学习模型的性能是开发生命周期中的关键步骤。通过使用正确的评估指标，机器学习工程师可以更深入地了解模型的优势和劣势，帮助他们不断微调和提高模型质量。

jcfszxc·2024-01-09 09:19

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新

jcfszxc·2024-01-09 09:49

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