PySpark机器学习第81页

【Python前景】2024 年软件开发数据一览！

人工智能、机器学习、物联网等技术的快速发展对许多行业带来了重大影响，包括软件开发领域。这是软件开发行业近年来持续增长的主要原因。业务与为满足特定需求而量身定制的

码农必胜客·2024-01-02 09:58

机器学习——支持向量机

目录前言支持向量机的背景理论知识线性可分支持向量机最大间隔超平面最大化间隔的计算对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件拉格朗日乘子法：软间隔与正则化损失函数具体实现垃圾邮件分类（SVM）数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧

TXQIHYJ·2024-01-02 08:39

机器学习——ROC曲线、PR曲线

背景介绍目录背景介绍ROC曲线介绍深入ROC曲线的主要用途及其优点补充PR曲线介绍深入使用场景ROC曲线和PR曲线关系具体实现ROC曲线的实现PR曲线的实现实验总结ROC曲线介绍ROC曲线（receiveroperatingcharacteristic）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像，又称为感受性曲线（sensitivitycurve。ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR

TXQIHYJ·2024-01-02 08:09

机器学习——主成分分析（PCA）

目录背景引入特征维度约减特征维度约减的概念为何要维度约减?维度约减的应用常规维度约减方法主成分分析主成分分析(PCA)基本思路主成分的代数定义和代数推导主成分的代数定义主成分的代数推导PCA算法两种实现方法1、基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法2、基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法PCA具体实现数据集介绍具体代码实现及运行结果数据获取PCA降维总结背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含

TXQIHYJ·2024-01-02 08:08

数据预处理：标准化和归一化

标准化和归一化简介1、数据预处理概述2、数据标准化3、数据归一化4、标准化和归一化怎么选1、数据预处理概述在选择了合适模型的前提下，机器学习可谓是“训练台上3分钟，数据数量和质量台下10年功”。

对许·2024-01-02 08:20

机器学习 | Python实现基于GRNN神经网络模型

文章目录基本介绍模型设计参考资料基本介绍GRNN是Nadaraya-Watson估计器神经网络的改进，其中向量自变量上的标量的一般回归被计算为以核作为加权函数的局部加权平均值。该算法的主要优点是其校准只需要为核估计定义适当的带宽。因此，GRNN比其他前馈人工神经网络算法更快。传统的GRNN架构基于对所有特征使用一个唯一的带宽值。这种各向同性的网络结构（IGRNN）可以用作特征选择的包装器。这种方法

机器学习之心·2024-01-02 08:18

机器学习一些概念

LDA：LDA最大化类间距离，最小化类内距离，使得投影后的不同类别的样本分的更开，属于监督学习。PCA：PCA最小重构误差，使得投影后的值和原来的值尽量接近，属于非监督学习。SVM：最大间隔的优化模型CART算法ID3算法GINI算法C4.5算法Novikoff定理：模糊C均值算法：J(U,V)=∑i=1n∑j=1kuijmdij2∑j=1kuij=1,uij∈[0,1]J(U,V)=\sum_{

satadriver·2024-01-02 08:43

全连接层：神经网络的桥梁

今天，让我们一同探讨深度学习中至关重要的一环——“全连接层”，解析其在神经网络中的作用、原理以及在机器学习中的关键地位。1.什么是全连接层？

qq836869520·2024-01-02 07:52

MNIST数据集

今天，让我们一同探索深度学习领域中备受瞩目的"MNIST数据集"，解析它在机器学习和深度学习中的重要性，以及它是如何成为算法开发者和研究者们的宠儿。1.什么是MNIST数据集？

qq836869520·2024-01-02 07:52

Spark魔力：招聘网站数据深度分析系统

通过结合Flask、Pandas、PySpark、以及MySQL等技术，实现了对招聘数据的高效处理、分析和可视化展示。

OverlordDuke·2024-01-02 07:09

TensorFlow Hub模型

TensorFlowHub是一个库，用于分享和发现预训练的机器学习模型。

朱雀333·2024-01-02 06:23

你是如何看待“内卷”现象愈发严重的问题呢？

这种问题机器学习中就有过讨论，如果learningrate过小，就很容易跑到一个局部的最优解。然后整个系统卡死在这个点上，完全不能前进。

hemiao3000·2024-01-02 06:28

机器学习预处理：特征工程

特征⼯程是使⽤专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作⽤的过程。良好的特征⼯程可以显著提⾼模型的性能，⽽糟糕的特征选择或构建可能导致模型性能下降。

April123abc·2024-01-02 06:19

【机器学习】卷积神经网络（三）

四、理论分析4.1反卷积运算我们可以将过滤器转换为Toeplitzmatrix，将图像转换为向量，然后仅通过一个矩阵乘法进行卷积，而不是使用for-loops对图像（或任何其他2D矩阵）执行2D卷积。（当然还要对乘法结果进行一些后处理以获得最终结果）。有许多高效的矩阵乘法算法，因此使用它们我们可以有效地实现卷积运算这个过程的数学和算法解释：以下给出这个算法的简单Python实现，以使其更加清晰。i

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和python版本，分别适用于哪些场景6.1卷积层在进行预测时，训练时正向传播区别采用矩阵乘法的优势6.2激活函数在神经网络中，激活函数通常是将向量中的每个元素独立地映射到一个新的值。这种映射是逐元

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络（二）-典型网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）

三、典型网络3.1LeNet-5网络LeNet-5曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络(CNN)。CNN是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在3个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的大多数架构都以某种形式使用卷积层。LeNet是一个重要架构的另一个原因是，在它被发明之前，字符识别主要

十年一梦实验室·2024-01-02 05:01

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

代码是一个使用PyTorch实现的GoogLeNet模型，该模型是一个深度卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务。1.定义基本卷积模块BasicConv2d类是一个基本的卷积块，包含一个卷积层、批归一化层和ReLU激活函数。该类用于构建Inception模块中的各分支。#导入torch库，torch是一个基于Python的科学计算框架，主要用于深度学习importtorch#导入torch.nn库

十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

Python时间序列处理库Dart从入门到实战干货！

TimeSeries读数据并创建一个TimeSeries创建训练和验证序列训练预测模型并预测玩一下玩具模型检查季节性一个不幼稚的模型计算误差度量快速尝试几个模型用Theta方法搜索超参数回溯测试:模拟历史预测机器学习和全局模型两个时间序列的玩具使用深度学习

twinkle 222·2024-01-02 05:00

机器学习与运筹优化打造智慧供应链的最佳实践

机器学习与运筹优化打造智慧供应链的最佳实践01关于杉数科技02从0到1-深入探索何为智慧供应链03从1到N–传统供应链如何加速推进智慧供应链转型智能需求计划场景落地库存管理相关的补货、调拨04最佳实践–

twinkle 222·2024-01-02 05:00

概念解析 | Shapley值及其在深度学习中的应用

1背景介绍在机器学习和数据分析中,理解模型的预测是非常重要的。尤其是在深度学习黑盒模型中,我们往往难以直观地理解模型的预测行为。

R.X. NLOS·2024-01-02 05:41

波士顿房价预测(一)

波士顿房价预测(一)导语：开始学习机器学习相关知识。

星夜夏空99·2024-01-02 03:54

《论文阅读：Backdoor Attacks Against Dataset Distillation》

数据浓缩下的后门攻击1.摘要数据集蒸馏已成为训练机器学习模型时提高数据效率的一项重要技术。它将大型数据集的知识封装到较小的综合数据集中。

volcanical·2024-01-02 03:44

机器学习的分类与经典算法

机器学习算法按照学习方式分类，可以分为有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning

RainTicking·2024-01-02 02:31

什么是数据标注

数据标注的目的是为了让机器学习算法能够理解和利用数据，从而进行模型训练、预测或其他数据驱动的任务。

即兴小索奇·2024-01-02 02:58

Python机器学习原理与算法实现中绘制散点图和线图的操作

作为对数据进行预处理的重要工具之一，散点图（ScatterDiagram）深受专家、学者们的喜爱。散点图的简要定义就是点在直角坐标系平面上的分布图。研究者对数据制作散点图的主要出发点是通过绘制该图来观察某变量随另一变量变化的大致趋势，据此可以探索数据之间的关联关系，甚至选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图的绘制函数是plt.scatter()和sns.scatterplot()。其中plt.sc

数据科学作家·2024-01-02 02:46

使用机器学习进行语法错误检测/纠正

今天，我们将研究另一个流行的用途：我们将使用Gramformer构建一个用于机器学习语法错误检测和纠正的管道。阅读本文后，您将...了解如何将Transformer用于自然语言处理。

无水先生·2024-01-02 01:54

AI：102-基于机器学习的法律勒索信息检测应用

欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于千篇文章案例~一.基于机器学习的法律勒索信息检测应用随着信息技术的迅猛发展，法律领域也逐渐借助人工智能（AI）技术来提升效率和精确性

一见已难忘·2024-01-02 01:54

SparkSQL技巧-json数据操作

文章目录1、背景2from_json指定Schema3schema_of_json获取Schemapyspark案例1、背景有以下jason{"status":"0x0000","msg":"执⾏成功"

oifengo·2024-01-02 00:32

机器学习前的数据清洗（异常值检验，标准化处理，哑变量处理）

机器学习简介机器学习模型训练前，需要把原始数据进行预处理，并建立合适的特征工程。

开始King·2024-01-01 23:37

Python | 机器学习之数据清洗

机器学习前的数据清洗（异常值检验，标准化处理，哑变量处理）Python|机器学习之数据清洗机器学习-基础概念-scikit-learn-数据预处理数据的标准化（离差标准化、log函数转换、atan函数转换

kongfanyu·2024-01-01 23:05

02关于国内外研究团队做物联网的汇总

应用安全分析网络犯罪应用AI/ML/NLP和程序分析数据隐私二进制分析【团队网站】https://www.xing-luyi.com/二、加州大学尔湾分校智能系统安全实验室【团队主要研究内容】自动驾驶和智能交通系统安全机器学习安全自动化软件漏洞检测无人机的机器人系统安全传感器安智能家居

雨兮雨·2024-01-01 23:59

1.5 The Leaming Problem-Machine Leaming and other Fields|机器学习基石（林轩田）-学习笔记

最近更新：2018-06-27学习链接:1.5TheLeamingProblem-MachineLeamingandotherFields1.MachineLearningandDataMining(机器学习与数据挖掘

努力奋斗的durian·2024-01-01 23:29

Python 全栈体系【四阶】（九）

第四章机器学习十二、逻辑回归1.概述1.1什么是逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，常用于二分类。

柠檬小帽·2024-01-01 23:37

Python 全栈体系【四阶】（十）

第四章机器学习十三、决策树分类1.决策树1.1什么是决策树决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策

柠檬小帽·2024-01-01 23:01

毕业设计：python农业数据分析可视化系统农作物产量数据分析（包含文档+源码+部署教程）建议收藏！

q_3375686806·2024-01-01 22:08

LLM 系列 | 04：ChatGPT Prompt编写指南

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖西瓜的小男孩。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。

JasonLiu1919·2024-01-01 22:06

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）

文章目录1、简介1.1机器学习1.2K均值聚类1.2.1聚类定义1.2.2K-Means定义1.2.3K-Means优缺点1.2.4K-Means算法步骤2、测试2.1K-Means（Python）2.2K-Means

爱看书的小沐·2024-01-01 22:01

YOLOv5改进系列(四) 本文(2.5万字) | 更换Neck | BiFPN | AFPN | BiFusion |

小酒馆燃着灯·2024-01-01 20:05

大数据机器学习GAN：生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

文章目录大数据机器学习GAN：生成对抗网络GAN全维度介绍与实战一、引言1.1生成对抗网络简介1.2应用领域概览1.3GAN的重要性二、理论基础2.1生成对抗网络的工作原理2.1.1生成器生成过程2.1.2

星川皆无恙·2024-01-01 19:03

机器学习概述

最近在学习机器学习的基础知识，在此记录一下目前最火的机器学习框架是Scikit-Learn和pytorch，因此，之后的一段时间会使用这两种框架搭建机器学习的模型，相应的学习资源也会开源，希望可以学习到很多知识

Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:48

使用iris数据集学习基础的机器学习分类任务

通过一个案例来理解机器学习的分类任务关于数据集的相关介绍大家可以观看下面的连接：iris数据集的介绍根据数据集的特征值来预测目标值即通过x来预测y相应的代码如下：#TrainingMachineLearningAlgorithmsforClassification

Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:18

【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

应用与未来展望小样本学习的诞生元学习小样本学习孪生网络的基本概念孪生网络的细节TripletLoss架构特点关键组件训练过程主要应用领域未来展望示例图片结论备注：本篇博客中有部分图片由GPT生成深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望在人工智能和机器学习的领域中

jcfszxc·2024-01-01 17:30

如何利用Conda管理多种虚拟环境与Jupyter Notebook内核切换

写在开头在数据科学与机器学习领域，项目之间可能存在不同的依赖关系和版本要求。为了有效管理这些差异，使用虚拟环境成为一种标准实践。

theskylife·2024-01-01 17:28

梯度上升和随机梯度上升

2.数组越界实验结果：Logistic回归实现二分类：http://t.csdnimg.cn/eEEjF学习资料：PeterHarrington机器学习

BKXjilu·2024-01-01 16:09

机器学习作业--PCA

目录特征约减：为什么进行特征约减？怎么获得更具有代表性的数据？怎么找到主成分，满足上述条件？代码：学习资料：PCA算法-知乎(zhihu.com)特征约减：将高维的特征向量X转化成Y：，其中：，通过G与X做矩阵乘法进行维度转换：为什么进行特征约减？1.有价值的特征信息少；2.维度太大，查询检索的工作量大。特征约减将p维的数据集转换为d维的数据集，但是降维时我们会损失部分数据，我们希望损失降低较小，

BKXjilu·2024-01-01 16:36

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾摘要Abstract1.Transformer原理推导2.GAN3.RMSProp算法总结摘要本周复习回顾了Transformer、GAN、RMSProp优化算法，

@默然·2024-01-01 16:23

win 显示文件名后缀属性

win显示文件名后缀属性提示：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

xhZhangShaoFan·2024-01-01 15:01

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。

deephub·2024-01-01 14:15

2021-12-27

JAMANetworkOpen|AI预测哪些人会在两年内患上痴呆症原创图灵基因图灵基因2021-12-2707:03收录于话题#前沿生物大数据分析一项涉及15000多人数据的大规模研究发现，一种称为机器学习

图灵基因·2024-01-01 14:14

PCA（非常详细）【机器学习】

特别声明：本文非本人所写，转载而已，在此非常感谢复旦大学计算机技术硕士阿泽学长的辛苦付出，以下是原作者：【机器学习】降维——PCA（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com

我叫Ycg·2024-01-01 14:05

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