PySpark机器学习

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awesome-go就是avelino发起维护的Go资源列表，内容包括：音频和音乐库、命令行工具、服务端应用、流处理、持续集成、数据库、机器学习、NLP、物联网、中间件、文本处理、安全、机器人技术等。
古城小栈·2023-12-23 06:26

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现
civilpy·2023-12-23 06:32

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现
civilpy·2023-12-23 06:02

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris=load_iris()#再熟悉不过的数据集鸢尾花numSamples,numFeatures=iris.data.shapeprint(numSamples)p
civilpy·2023-12-23 06:31

机器学习优化器（公式+代码）

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。
New___dream·2023-12-23 06:59

【Python】基于Python的机器学习分类的模型选择：交叉验证和模型质量评估

目录1简介2思路分解与说明3完整代码1简介最近完成一个工作，就基于一些表格化的数据进行机器学习分类。由于分类是研究中的关键步骤，所以首先要选择到底哪个模型适合我们的分类任务。
陈修一·2023-12-23 06:53

【Earth Engine】协同Sentinel-1/2使用随机森林回归实现高分辨率相对财富（贫困）制图

目录1简介与摘要2思路3效果预览4代码思路5完整代码6后记1简介与摘要最近在做一些课题，需要使用Sentinel-1/2进行机器学习制图。然后想着总结一下相关数据和方法，就花半小时写了个代码。
陈修一·2023-12-23 06:19

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）在机器学习领域，核极限学习机（KernelExtremeLearningMachine，KELM）是一种有效的非线性分类器。
RTX99090·2023-12-23 05:36

【机器学习/深度学习】数学基础——矩阵求导

文章目录矩阵求导的实质分子布局和分母布局链式求导法则常用矩阵求导公式向量对向量求导标量对向量求导向量对标量求导矩阵求导的实质A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。分子布局和分母布局广义上，矩阵可以认为是一个单独的标量（矩阵中只有一个元素）、一个向量（m1矩阵或者1n矩阵）。那么矩阵对矩阵求导实际上可以分为以下几种：标量对向量求导向量对标量求导向量对向量求导求导结
第五季度·2023-12-23 05:58

Python库---Numpy

众多数据科学和机器学习的库，如Pandas、SciPy、Scikit-learn等，都建立在NumPy的基础上。其高效的数组操作使得复杂的数学计算变得更加简单和高效。二、Numpy是什么？
weixin_74373920·2023-12-23 04:51

Python库---Matplotlib

一、前言Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，为科学计算、数据分析和机器学习领域提供了强大的绘图工具。
weixin_74373920·2023-12-23 04:51

Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义最小二乘法线性回归模型。
胖哥真不错·2023-12-23 04:49

Python实现广义线性回归模型(statsmodels GLM算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-12-23 04:48

Python实现FA萤火虫优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-12-23 04:18

Python实现广义最小二乘法线性回归模型(GLS算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-12-23 04:48

竞赛保研 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习大数据分析项目该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
iuerfee·2023-12-23 04:07

0-U-net

自2015年以来，它已经成为许多机器学习任务的首选架构。最近，由于其在图像生成中的出色表现,它变得更加流行。扩散模型变体，都会以某种方式使用UNET[参考]。二、任务
Darren214·2023-12-23 03:23

ImageProcessing，ComputerVision，DeepLearning中的名词

深度学习，机器学习里有很多名词，它们分别代表什么呢？
程序媛一枚~·2023-12-23 03:52

深度学习中的损失函数

在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。
智慧医疗探索者·2023-12-23 03:49

图像预处理之减去RGB均值

原因：为了进行数据特征标准化，即像机器学习中的特征预处理那样对输入特征向量各维去均值再除以标准差，但由于自然图像各点像素值的范围都在0-255之间，方差大致一样，只要做去均值（减去整个图像数据集的均值或各通道关于
小小麦田mll·2023-12-23 03:15

PRML第一章读书小结

PRML第一章读书小结    第一章用例子出发，较为简单的引入了概率论、模型、决策、损失、信息论的问题，作为机器学习从业者，读PRML除了巩固已有基础，还受到了很多新的启发，下面将我收到的启发总结如下。
飞剑客阿飞·2023-12-23 03:33

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用opencv和python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书新的代码51.5.2掌握
weixin_39606396·2023-12-23 03:33

PySpark 日志治理方法

无论是PySpark程序、还是Scala编写的Spark程序，对于运行中的日志写入与查看的现状都是类似的，大体有两点痛点：1.特别是一直在线运行的Streaming项目，通过print打印的日志直接进入了
AGERA_0429·2023-12-23 03:37

深度学习之正则化方法

在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。
weixin_30369087·2023-12-23 02:21

马斯克被曝正在“招兵买马”，准备进军AI赛道！

为了开展这项工作，马斯克一直在向IgorBabuschkin抛橄榄枝，这位研究人员曾经在谷歌和OpenAI任职，专门研究为ChatGPT等聊天机器人提供动力的机器学习模型。
链科天下·2023-12-23 02:39

软间隔与正则化(支持向量机)-------机器学习

软间隔与正则化软间隔之前的博文中提过，支持向量机有一定的容错性，它允许有样本被分错，支持向量机以大局为重。特别是在存在噪音或者异常点的情况下，将这些所有的样本都完全的进行线性可分，这样很容易引起过拟合。所以支持向量机是允许在一些样本上出错的，为此，引入了“软间隔”的概念。在之前的博文中介绍的支持向量机形式是要求将所有的样本全部分类正确，这称为“硬间隔”。“软间隔”是允许某些样本不满足约束。但是不满
Lavender-csdn·2023-12-23 02:19

网络优化（五）——正则化

在传统的机器学习中，提高泛化能力的方法主要是限制模型复杂度，比如采用L1L1L1和L2L2L2正则化等方式．而在训练深度神经网络时，特别是在过度参数化（过度参数化是指模型参数的数量远远大于训练数据的数量
Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

利用机器学习增强股票交易性能

在当今快速发展的金融市场中，机器学习技术的集成已成为优化交易决策和管理风险的强大工具。ML算法有助于分析大量数据、识别复杂模式并提供见解。
内心的声音·2023-12-23 02:54

lightGBM+158个技术因子实证A股十年数据：年化24%，回撤10%

关于量化交易鼻祖西蒙斯的各种正史、野史来看，他出道时做基本面分析，亏了十年，后来改做高频量化，后又引入机器学习专家，进而成为王者。
AI量化投资实验室·2023-12-23 02:54

看看滴滴大牛是如何从码农到AI的华丽转身

在滴滴研究院大数据领航项目中扮演核心成员，是位资深数据挖掘、数据分析专家；来自大神的自述：“本人码农一枚，因公司需要开发用户画像，开始接触机器学习。然后打开了另一扇门。
Python技术博文·2023-12-23 02:53

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

一、引言本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比实践。
朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

Elasticsearch：什么是文本分类？

文本分类定义-textclassification文本分类是一种机器学习，它将文本文档或句子分类为预定义的类或类别。它分析文本的内容和含义，然后使用文本标签为其分配最合适的标签。
Elastic 中国社区官方博客·2023-12-23 01:40

【影像组学入门百问】#38--#40

3.Scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供广泛的监督和无监督学习算法、特征提取、模型评估和调优等功能。4.Simple
有Li·2023-12-23 01:54

推荐5最佳免费图像注释工具

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释，必须需要一个专用的注释工具，现在有很多图像注释工具。
小白学视觉·2023-12-23 00:06

常见的基础机器学习算法

常见的基础机器学习算法机器学习算法是现代人工智能的支柱。它们使计算机能够学习并做出预测或决策，而无需明确编程。
xuejianxinokok·2023-12-23 00:26

数据降维方法介绍（八）

第四种方法：局部线性嵌入方法（LLE）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：【机器学习】【降维】局部线性嵌入(LLE)原理总结【嵌牛导读】局部线性嵌入方法介绍【嵌牛鼻子】局部线性嵌入
科技小白不能再白了·2023-12-23 00:20

神经网络：深度学习优化方法

统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（sourcedomain）和目标空间（targetdomain）的数据分布（distribution）是一致的”。如果不一致，
是Dream呀·2023-12-22 23:21

机器学习（7）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第七章所做出来的总结第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策伦是概率框架下实施决策的基本方法。
LY豪·2023-12-22 22:21

机器学习经典算法之决策树（Decision Tree）

机器学习中，决策树是一个预测模型，它表示对象属性与对象值之间的一种映射。决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。一般情况下常用于分类问题，因此也常常称为分类决策树。
bigcindy·2023-12-22 22:17

Decision Tree建模with Gini and Entropy

：GiniDecisionTreeEntropyDecisionTreeentropy决策树和gini决策树的区别一、数据处理二、建模三、模型准确度四、决策树图型介绍：决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法
取名真难.·2023-12-22 22:16

第一性原理——模拟计算

天玑算·科研服务_DFT计算_MD模拟_FEA_ML_相图计算200余位计算工程师均来自己TOP高校及科研院所，涉及第一性原理，分子动力学，有限元，机器学习，可为催化、电池、能源、化工、生物等重多领域提供技术支持
巨蟹座守护骑士·2023-12-22 21:34

分子对接——模拟计算

天玑算·科研服务_DFT计算_MD模拟_FEA_ML_相图计算200余位计算工程师均来自己TOP高校及科研院所，涉及第一性原理，分子动力学，有限元，机器学习，可为催化、电池、能源、化工、生物等重多领域提供技术支持
巨蟹座守护骑士·2023-12-22 21:34

深度学习（Deep Learning） 简介

深度学习（DeepLearning）深度学习在海量数据情况下的效果要比机器学习更为出色。
草明·2023-12-22 20:10

Task02-朴素贝叶斯(Naive Bayes)-算法实践(天池机器学习训练营D6)

本笔记为参加阿里云“天池龙珠计划机器学习训练营”所做的学习记录，代码及知识内容均来源于训练营，本人稍作扩充。具体活动内容请移步阿里云天池龙珠计划;同时感谢公众号“机器学习炼丹术”的介绍、推广和组织。
北欧森林·2023-12-22 20:44

机器学习之随机森林 python

随机森林是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型，其中每棵树都是随机生成的。随机深林包括两种主要类型：随机森林和极端随机树。废话不说上代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf
奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习——损失函数

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。
风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、评价指标对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。
风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——模型评估与选择（拟合、）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、拟合拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。
风月雅颂·2023-12-22 18:34

目标检测入门体验，技术选型，加载数据集、构建机器学习模型、训练并评估

Hi,I’mShendi1、目标检测入门体验，技术选型，加载数据集、构建机器学习模型、训练并评估在最近有了个物体识别的需求，于是开始学习在一番比较与询问后，最终选择TensorFlow。
HackShendi·2023-12-22 18:29

16、佛罗里达理工学院提出：seUNet:自动化医学图像分割领域极致的个人英雄主义

三位作者鉴于自动化医学图像分割诊断对现代临床医学的实践变得愈发的重要，也鉴于目前机器学习算法的进步，共同提出seUNet：一种简单而有效的医学图像分割UNet-Transformer模型。
是馒头阿·2023-12-22 17:48
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