PySpark机器学习第94页

模式识别与机器学习（十）：梯度提升树

1.原理提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：fM(x)=∑m=1MT(x;θm)f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\theta_m)fM(x)=m=1∑MT(x;θm)其中，T(x;θm)T(x;\

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:07

模式识别与机器学习（九）：Adaboost

1.原理AdaBoost是AdaptiveBoosting（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或预先指定的最大迭代次数再确定最后的强分类器。1.算法步骤首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:37

模式识别与机器学习（八）：决策树

1.原理决策树（DecisionTree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。一般，一棵决策树包含一个根节点，若干个内部结点和若干个叶结点。叶结点对应于决策结果，其他

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:06

Pyspark的Intellij idea环境搭建

为什么需要IDE在本地搭建一个spark环境可以方便spark代码的调试，可以和一般程序一样打断点，看变量，否则可能就只能打很多日志来debug了选哪个IDEPyspark的IDE我用Intellijidea

祗談風月·2023-12-23 22:38

人工智能-机器学习-深度学习-分类与算法梳理

目前人工智能的概念层出不穷，容易搞混，理清脉络，有益新知识入脑。为便于梳理，本文只有提纲，且笔者准备仓促，敬请勘误，不甚感激。人工智能三大派系符号主义(Symbolists)基于逻辑推理的智能模拟方法。最喜欢的算法是：规则和决策树。符号主义的代表性成果有启发式程序、专家系统、知识工程等，IBM“深蓝”计算机为典型应用。连接主义(Connectionist)使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳

AAI机器之心·2023-12-23 22:47

Federated Learning with Personalization Layers

这种统计异质性可能会损害机器学习训练算法在个性化、推荐、欺诈检测等应用中的性能，因为传统的机器学习训练算法是为可以严格控制数据分区的中央或分布式计算环境设计的研究个性化设置作为深度前馈神经网络联邦学习中统计异质性

白兔1205·2023-12-23 21:13

spark核心概念

//spark0402.pypyspark/spark-shellDriverprogramTheprocessrunningthemain

shone_shawn·2023-12-23 21:45

从零开始安装并运行YOLOv5

yolo是一种用于对象检测的最先进的机器学习模型，yolo有不同的版本比如v5v8，如果你提供一个输入，它会给你返回一个输出，那么yolo的输入和输出是什么呢？

Tmylyh·2023-12-23 21:17

机器学习之损失函数

在机器学习中，损失函数（LossFunction）是用来衡量模型预测结果与实际标签之间差异的一种函数。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-23 21:47

机器学习之过拟合和欠拟合

过拟合概念过拟合（Overfitting）是机器学习中常见的问题之一，它指的是模型在训练数据上表现很好，但在未见过的新数据上表现较差的情况。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-23 21:46

决策曲线分析DCA用于lasso回归/随机森林

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前面介绍了超多DCA的实现方法，基本上常见的方法都包括了，代码和数据获取方法也给了大家。

医学和生信笔记·2023-12-23 21:29

数据大模型与低代码开发：赋能技术创新的黄金组合

一、数据大模型的崛起数据大模型指的是使用大规模数据训练的机器学习模

工业甲酰苯胺·2023-12-23 20:24

python中tile的用法_Python：numpy中的tile函数

在学习机器学习实教程时，实现KNN算法的代码中用到了numpy的tile函数，因此对该函数进行了一番学习：tile函数位于python模块numpy.lib.shape_base中，他的功能是重复某个数组

刘军莉·2023-12-23 20:24

机器学习与模式处理头歌实训

机器学习---模型评估、选择与验证第1关：为什么要有训练集与测试集1、下面正确的是？A、将手头上所有的数据拿来训练模型，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。

醉蕤·2023-12-23 19:21

人工智能_机器学习070_SVM支持向量机_软间隔及优化_硬间隔_衡量间隔软度_引入松弛变量_理解隔离参数---人工智能工作笔记0110

我们继续说,之前说的C是什么意思?我们在这个软间隔优化中就可以引出C可以看到之前我们讨论的问题,都是基于样本点的,完全的线性可分的问题,我们称为硬间隔可以看到这种,一分就可以,分开,简单分割就可以分开的数据,我们称之为硬间隔但是可以看到上面这种情况,无论怎么分,都会有红色出现在蓝色部分,蓝色出现在红色部分的情况,其实就是没办法完

脑瓜凉·2023-12-23 19:20

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·2023-12-23 19:50

做完这些_成为机器学习方面的专家

简单记个帖子,用来记录学习机器学习的路线图1.数学分析,高等代数,概率论这三大件不多说,基础中的基础.2.对于编程工具,b站上500集的python教程---python面向对象编程五部曲(从零到就业)

DARRENANJIAN·2023-12-23 19:13

AI工程化—— 如何让AI在企业多快好省的落地？

点击跳转到网站作为计算机科学的一个重要领域，机器学习也是目前人工智能领域非常活跃的分支之一。机器学习通过分析海量数据、总结规律，帮助人们解决众多实际问题。

库库的里昂·2023-12-23 19:04

2018-06-01

Java/架构师/大数据/区块链/高并发/分布式/机器学习/人工智能_腾讯课堂

天霸动霸tun·2023-12-23 18:07

安全领域中的机器学习

安全领域中的机器学习【网络安全自学篇（二十二）|基于机器学习的恶意请求识别及安全领域中的机器学习转载】：https://cloud.tencent.com/developer/article/1620383

Anthons·2023-12-23 18:24

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\right),i=1,2,\cdots,m(x(i),y(i)),i=1,2,⋯,m实际值y(i)y^{(i)}y(i)估计值hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)h_{\theta}{\left(x

丷从心·2023-12-23 16:43

PaddlePaddle学习笔记1

PaddlePaddle学习笔记1人工智能、机器学习、深度学习的关系神经网络使用飞桨构建波士顿房价预测模型数据处理模型设计训练配置训练过程保存并测试模型保存模型测试模型跟着飞桨平台零基础学习深度学习，目前是第二天学习

元气少女娜子酱·2023-12-23 16:26

PaddlePaddle第一周学习笔记

1.前言2.机器学习和深度学习综述关系：人工智能>机器学习>深度学习机器学习：机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。

luolovebiology·2023-12-23 16:54

机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测

目标用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容流程实际上就做了几个事：数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数sqare_error_cost计算出损失函数。反向传播：执行梯度反向传播backward函数，即从后到前逐层计

Leventure_轩先生·2023-12-23 16:52

AI中的强化学习是怎么做的呢？

1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（ReinforcementLearning,RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。

人工智能小豪·2023-12-23 15:11

Transfer Learning（迁移学习）

1.什么是迁移学习迁移学习(TransferLearning)是一种机器学习方法，就是把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。

人工智能小豪·2023-12-23 15:10

python+torch线性回归模型机器学习

程序示例精选python+torch线性回归模型机器学习如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！

荷塘月色2·2023-12-23 15:35

标准化和归一化

标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资

小智rando·2023-12-23 14:06

一些常见的机器学习模型

词袋模型本质是一种用机器学习算法对文本进行建模时表示文本数据的方法，也是ngram中的unigram。如：有了词汇表，我们就可以根据词出现的次数来表示原来的两句话：而on

m0_60388871·2023-12-23 14:21

OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。

AAI机器之心·2023-12-23 14:47

使用粒子群算法和引力搜索算法优化前向反馈神经网络进行数据分类

使用粒子群算法和引力搜索算法优化前向反馈神经网络进行数据分类在机器学习和数据挖掘领域，神经网络是一种常用的模型，可用于数据分类任务。为了提高神经网络的性能，可以使用优化算法对其进行训练和优化。

天使问过的键盘·2023-12-23 14:43

ML学习安排和资源链接

第一阶段：学习前置数学知识机器学习的数学基础_二进制人工智能的博客-CSDN博客第二阶段：认知机器学习吴恩达机器学习【2022中文版教程全集】_哔哩哔哩_bilibili视频5h，看了一点发现后面没字幕了

Nice night·2023-12-23 13:55

算法岗位（沪杭）

（1）机器学习专家岗位职责:点我达的智能调度系统中包含大量机器学习的问题，包括订单压力预测、实时单量预测、出餐时间预测、订单送达时间预测、骑手上楼时间预测、骑手骑行速度预测等等，这些问题的解决对公司降本增效至关重要

TonyLan·2023-12-23 12:11

用C#也能做机器学习？

前言✨说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。

mingupup·2023-12-23 12:06

用Python实现机器学习算法——线性回归算法

最近一位名叫Anna-LenaPopkes（德国波恩大学计算机科学专业的研究生，主要关注机器学习和神经网络。）

公子曼步·2023-12-23 12:49

飞行路径预测：基于MATLAB的支持向量机

飞行路径预测：基于MATLAB的支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

自由徜徉碧海蓝天·2023-12-23 11:15

R与RStudio的安装教程

随着大数据和机器学习的快速发展，数据分析已成为物联网、云计算等领域最核心的处理方法，而R语言作为一种为统计计算和图形显示而设计的免费开源的语言环境，无疑是数据分析行业最炙手可热的一把“利器”！

YERA·2023-12-23 11:56

微软推出了GPT-RAG：这是一个机器学习库，为在Azure OpenAI上使用RAG模式生产部署大型语言模型（LLMs）提供了企业级参考架构

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/去试试https://github.com/Azure/GPT-RAG随着AI的飞速发展

新加坡内哥谈技术·2023-12-23 11:27

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习

目录一、机器学习的定义二、机器学习的发展历程2.1萌芽期（20世纪50年代-60年代）2.2符号主义时期（20世纪60年代-80年代）2.3统计学习时期（20世纪90年代-21世纪初）2.4深度学习时期

giszz·2023-12-23 10:48

机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降

从波士顿房价开始目标其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即:然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即：那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b的组合读取数据点击查看代码defload_data():#从文件导入数据datafile='./work/ho

Leventure_轩先生·2023-12-23 09:37

《机器学习》第四章：决策树

简述决策树是机器学习的一类常见算法，其核心思想是通过构建一个树状模型来对新样本进行预测。树的叶结点是预测结果，而所有非叶结点皆是一个个决策过程。

泽平阿·2023-12-23 09:27

【分布式技术专题】「OSS中间件系列」Minio的文件服务的存储模型及整合Java客户端访问的实战指南

此特性对于机器学习与大数据处理非常重要。数据管理元数据与数据一起存放在磁盘上：数据部分纠删分片以后存储在磁盘上，元数据以明文形式存放在元数据文件里（xl.json）。

洛神灬殇·2023-12-23 08:39

多臂老虎机算法步骤

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化

数据科学知识库·2023-12-23 08:57

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

ldxxxxll·2023-12-23 08:48

OpenCV与YOLO学习与研究指南

引言OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，而YOLO（YouOnlyLookOnce）是一个流行的实时对象检测系统。

机器视觉知识推荐、就业指导·2023-12-23 08:47

使用 Python 和 scikit-learn 生成和测试第一个机器学习模型

获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中，获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。

人工智能MOS·2023-12-23 08:44

监督式机器学习与无监督式机器学习

监督式机器学习监督式机器学习是指数据集中的每条记录都包含标签或标志的问题类型。请考虑下表，其中包含有关最高温度、最低温度和最大振动的信息。最后一列asperity是标签。

人工智能MOS·2023-12-23 08:14

人工智能，什么是强化学习？

强化学习已成为机器学习中一个很有前途的领域，可以解决通常处于不确定性状态的顺序决策问题。