PySpark机器学习第88页

反刍（chú）

研究生阶段的课题用到了机器学习的方法，在准备校招面试时，我也曾经把那本知识学习的宝典反复阅读，对每一个模型的原理

婉婉的月亮·2023-12-28 12:39

软件科技巅峰：颠覆性技术的崛起与深远影响

1.人工智能和机器学习：在人工智能领域，深度学习技术的崛起为机器学习注入了强大的活力。深度神经网络的架构使得计算机能够自主学习复杂的模式和规律，这种学习能力在图像识别中表现尤为出众。

若忘即安·2023-12-28 12:37

一文读懂分类模型评估指标

模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。

deephub·2023-12-28 12:27

android模拟器检测常用方法,一种新的Android模拟器检测技术方法

ANewMethodologyforDetectingAndroidEmulatorLiuChangliang1刘长亮(1987-)，男，学生，信息安全GuoYanhui1郭燕慧，女，副教授，内容安全，机器学习

weixin_39702480·2023-12-28 12:44

高斯函数、高斯核函数（RBF、径向基函数

作为机器学习中的一种算法，在解决分类问题中，高斯核函数便可发挥用途，当数据集不是线性可分的时候，需要利用核函数将数据集映射到高维空间，使其线性可分。

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:41

scikit-learn文档中的数据生成器

5.make_circles6.make_sparse_coded_signal:1.make_classification:这是一个用于生成复杂二维数据的函数，通常用于可视化分类器的学习过程或者测试机器学习算法的性能

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:40

学习笔记：数据挖掘与机器学习

文章目录一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别（一）数据挖掘（二）机器学习（三）深度学习（四）总结二、数据挖掘体系三、数据挖掘的流程四、典型的数据挖掘系统一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别（一）数据挖掘数据挖掘

howard2005·2023-12-28 11:28

【机器学习】西瓜书第6章支持向量机课后习题6.1参考答案

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。

楚歌again·2023-12-28 11:53

人工智能的积极意义

它以模拟人类智能思维为目标，通过机器学习、深度学习和大数据分析等技术手段，使计算机能够模拟和执行复杂的认知任务。人工智能不仅在科学研究和工业生产中发挥着重要作用，还为我们的生活带来了许多积极意义。

人工智能卡贝·2023-12-28 11:47

如何利用数据分析快速解决企业出海业务中存在的问题？

AWS上的分析服务是包括了AWSS3（存储）ML（机器学习）AWSEMR（大数据处理）等一系列服务。AWS宣称其分析服务“从所有数据中获得对所有用户的解答的最快方式。”提供了广泛的分析服务选

九河云·2023-12-28 11:34

【头歌实训】PySpark Streaming 数据源

文章目录第1关：MySQL数据源任务描述相关知识PySparkJDBC概述PySparkJDBCPySparkStreamingJDBC编程要求测试说明答案代码第2关：Kafka数据源任务描述相关知识Kafka

撕得失败的标签·2023-12-28 11:24

机器学习概述（一）

机器学习概述sklearn.datasets特征工程特征提取特征预处理特征降维sklearn.datasetssklearn.datasets模块用于获取较为经典的数据集。

写进メ诗的结尾。·2023-12-28 11:43

机器学习之人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）是机器学习中的一种模型，灵感来源于人脑的神经网络结构。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-28 11:39

网络安全领域的12个大语言模型用例

网络安全是人工智能最大的细分市场，过去几年网络安全厂商纷纷宣称整合了人工智能技术（当然也有很多仅仅是炒作），其中大部分是基于基线和统计异常的机器学习。

知白守黑V·2023-12-28 11:09

Python地理数据机器学习数学

地理数据地理数据是存储在地理信息系统(GIS)中的位置信息。通过查看具有地理成分的数据，我们可以通过不同的视角来看待它。用地理数据解决位置问题需要空间思维。让我们深入了解地理数据的类型、主题和来源。类型地理数据有不同类型，每种类型在使用方式上都有其独特的价值。无论数据来自政府、私人来源还是开放数据，了解数据的类型、数据的来源、数据的收集方式以及数据的用途都很重要。矢量文件：矢量数据由顶点和路径组成

亚图跨际·2023-12-28 11:01

斯坦福大学CS224W图机器学习笔记

斯坦福大学CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习

Runjavago·2023-12-28 11:00

机器学习中字符特征的处理方式

在机器学习中，处理字符变量的方式主要有以下几种：独热编码（One-HotEncoding）：将字符变量转换为二进制向量，向量的长度为字符变量的取值数量。

civilpy·2023-12-28 11:00

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。软间隔思想的由来在上一篇博客中，回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中，很少有完全线性可分的情况，大部分线性可分的情况都是整体线性可分，个别样本点无法线性分割开。因此就要避免这极个别样本点对分割平面产生的影响。线性可分支持向量机软间隔的引入在分类过程中，允许极个别数据点“越界”，如何在目标函数中体现这一点呢

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）模型形式：EM算法迭代过程：K-means与高斯混合模型（GMM）的对比：K-means：高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型（GM

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢？其实可以看出，黑色的线具有更好的性质，因为如果将黑色的线作为分割平面，将会有更大的间隔距离。其中，分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t

Kilig*·2023-12-28 10:59

什么是迁移学习（Transfer Learning）？定义，优势，方法

监督学习是一种从无到有构建机器学习（ML）模型的方法，它对推动AI发展起到了关键作用。然而，由于需要大量的数据集和强大的计算能力，许多AI项目因为资源不足而未能取得成功。

澳鹏Appen·2023-12-28 10:58

模式识别与机器学习-SVM（核方法）

SVM（核方法）核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法．但是，有时分类问题是非线性的，这时可以使用非线性支持向量机，核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据。非线性问题往往不好求解，所以希望能用解线性分类问题的方法解决这个问题.所采取的方法是进行一个非线性变换,将非线性问题变换为线性问题,通过解变

Kilig*·2023-12-28 10:55

机器学习之特征工程-降维

当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。但不要盲目降维，当你在原数据上跑到了一个比较好的结果，又嫌它太慢的时候才进行降维，不然降了半天白降了。常见的降维方法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的

城市中迷途小书童·2023-12-28 10:31

OCR预处理之：通过随机森林机器学习进行去噪

OCR预处理之：通过随机森林机器学习对图像进行预处理去噪此博文详细描述如何通过机器学习的算法（随机森林）对一张图片进行去噪处理。并且，这里也会附上及其详细的代码以及注解。如果感兴趣的同学可以自行下载。

破浪会有时·2023-12-28 10:44

模式识别与机器学习第一章

一、模式的概念广义：存在于时间和空间中可观察的物体。如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。狭义：模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。模式的直观特性：可观察性、可区分性、相似性。二、模式识别的概念模式识别：直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”。目的：利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符

露(^_^)·2023-12-28 10:13

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。Stacking的做法是首先构建多个不同类型的一级学习器，并使用他们来得到一级预测结果，然后基于这些一级预测结果，构建一个二级学习器，来得到最终的预测结果。Stacking的动机可以描述为：如果某个一级学习器错误地学习了特征空间的某个区域，那么二级学习器通过结合其他一级学习器的学习行为，可以适当纠正这种错误。具体步骤如下图所

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

Educoder 机器学习之随机森林算法第3关：手写数字识别

本人已run不再更新内容保留有错见谅·2023-12-28 10:07

educoder 机器学习之随机森林算法

第1关：BaggingimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierclassBaggingClassifier():def__init__(self,n_model=10):'''初始化函数'''#分类器的数量，默认为10self.n_model=n_model#用于保

木右加木·2023-12-28 10:06

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

原理随机森林(RandomForest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集（假定有d个属性），然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。参数k控

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

大数据就业前景简析

2020年大数据分析市场新趋势，2019年企业将部署流媒体平台，推动低延迟DevOps管道，不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。

Java领域指导者·2023-12-28 10:31

了解Anaconda Navigator 2.5.1

Anaconda存储库包含8000多个开源数据科学和机器学习包，这些包由Anaconda构建和编译，适用所有主流操作系统和架构。

Q1780020·2023-12-28 09:45

R语言机器学习与临床预测模型25--净重新分类指数

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01什么是净重新分类指数NRI？

科研私家菜·2023-12-28 09:42

Python3机器学习之04基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

贝叶斯核心选择具有最高概率的决策是贝叶斯决策理论的核心。贝叶斯使用通过已知3个概率来计算位置的概率特征数量与样本关系通常如果有t个特征，每个特征需要N个样本，那么就需要个总样本数。如果特征之间独立，那么样本数从降到Nxt朴素贝叶斯的假设1、特征之间相互独立2、每个特征同等重要代码importnumpyasnpdefloadDataSet():#切分的词条postingList=[['my','do

iCloudEnd·2023-12-28 07:12

从71%到5%‼️人工智能自动写作软件

以下是针对论文重复率高的情况，提供一些修改建议和技巧：人工智能自动写作软件是一种基于自然语言处理和机器学习技术的自动化文本生成工具。

gpt886·2023-12-28 06:32

数据分析的艺术与科学：如何将数据转化为价值

它涉及到大量的数学、统计、编程、数据库、机器学习等多个领域的知识。数据分析的目的是从数据中提取有用的信息，以便做出明智的决策。

一枚可爱的程序女孩·2023-12-28 05:14

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)——基于鸢尾花数据集

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)鸢尾花数据集一、代码先把全部代码放在这，注释写的很详细，亲测可用。

JaneZ0206·2023-12-28 05:36

Python鸢尾花SVM分类模型代码

一.前言机器学习的经典实验，对于数据集进行分类，网上看了一点其他的和GPT写的，好像只展示了4个特征中两个特征与3种类别的分类图，在我做这个实验交报告时，老师就问这个特征之间有很多交叉的点，在线性模型不应该得到分类准确度接近

学习ing的小豫·2023-12-28 05:35

K近邻算法（KNN）

KNN算法KNN算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

温柔倾怀·2023-12-28 05:08

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。我们将用到此算法，并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里。梯度下降算法和线性回归算法比较如图：对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即：则算法改写成：我们刚刚使用的算法，有时也称为批量梯度下降。实际上，在机器

周围_5d19·2023-12-28 03:06

机器学习-逻辑回归

一、引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。尽管名字中含有“回归”二字，但这并不意味着它用于解决回归问题。相反，逻辑回归专注于解决二元或多元分类问题，如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，一个交易是欺诈还是合法等。逻辑回归源于统计学，旨在模拟一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。与线性回归不同，逻辑回归并不直接预测数值，而是估计样本属于某一类别的概率

!chen·2023-12-28 03:22

AAAI17最佳论文：Label-Free Supervision of Neural Networks with Physics and Domain Knowledge

用物理和特定领域知识让神经网络进行不带标签的监督学习摘要在许多机器学习应用中，带标签的数据数量稀少，要获得更多的标签造价昂贵。我们引入了一种新的神经网络监督学习方法，不是直接给出输入-输出对的直接示

manba_·2023-12-28 02:09

Huggingface 超详细介绍

10年+软件研发及数据处理经验，关注机器学习，机器人技术，自动驾驶，医疗信息学等方面Huggingface起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个

baidu_huihui·2023-12-28 01:45

Windows环境安装及配置git并连接gitee远程仓库

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术

Mindtechnist·2023-12-28 00:21

【视觉实践】使用Mediapipe进行检测 Pose Landmark 实践和人脸检测实践

目录1Mediapipe2Solutions3安装mediapipe4实践1MediapipeMediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(machinelearning

Jackilina_Stone·2023-12-27 23:09

transformer模型结构|李宏毅机器学习21年

来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Bb4y1L7FT?p=4&vd_source=f66cebc7ed6819c67fca9b4fa3785d39文章目录概述seq2seqtransformerEncoderDecoderAutoregressive（AT）self-attention与masked-selfattentionmodel如何决定输出的长度Cr

小居快跑·2023-12-27 23:01

李宏毅机器学习2023|图像生成模型

文章目录图像生成Autoregressive（各个击破）Non-Autoregressive（一次到位）一次到位法额外的输入——从一个高维的NormalDistribution作simple得到一个向量常用的图片生成模型VAEFlow-basedGenerativeModelDiffusionModelGANDiffusionModeldenoisemodel里实际内部做的事情如何训练NoiseP

小居快跑·2023-12-27 23:31

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

随机森林是集合学习算法，即把很多的机器学习算法综合在一起组成一个更大的模型。决策树的优劣势：处理容易，不需要对数据进行转化、预处理。但容易出现过拟合。

翼达口香糖·2023-12-27 22:55

计算机开题报告、答辩PPT、选题、任务书免费获取--2024最新计算机毕业设计资料

以下是一些可能适合2024年计算机专业毕业生的选题，供您参考：基于人工智能的图像识别系统这个选题可以涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉等方面的知识，通过构建一个能够自动识别图片中物体或人脸的系统，可以深入了解

计算机毕业设计之家·2023-12-27 21:19

【头歌实训】PySpark Streaming 入门

文章目录第1关：SparkStreaming基础与套接字流任务描述相关知识SparkStreaming简介Python与SparkStreamingPythonSparkStreamingAPISparkStreaming初体验（套接字流）编程要求测试说明答案代码第2关：文件流任务描述相关知识文件流概述Python与SparkStreaming文件流SparkStreaming文件流初体验编程要求

撕得失败的标签·2023-12-27 20:54

Python：PyTorch

简介PyTorch是一个开源的机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发，用于应用于机器学习和深度学习的Python程序。

AnyaPapa·2023-12-27 20:47

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