scala机器学习第37页

机器学习（9）——随机森林

文章目录1.随机森林的基本原理想2.算法流程2.1.数据采样（Bootstrap）：2.2.构建决策树：2.3.聚合预测：3.随机森林的构建过程3.1.数据集的随机抽样3.2.决策树的训练3.3.树的生长3.4.多棵树的集成3.5.输出预测结果4.随机森林的关键参数5.数学原理6.随机森林的优缺点7.特征重要性评估8.随机森林的应用9.样例代码10.如何提升随机森林的性能11.小结1.随机森林的基

追逐☞·2025-04-25 23:45

机器学习（8）——主成分分析

文章目录1.主成分分析介绍2.核心思想3.数学基础4.算法步骤4.1.数据标准化：4.2.计算协方差矩阵：4.3.特征分解：4.4.选择主成分：4.5降维：5.关键参数6.优缺点7.改进变种8.应用场景9.Python示例10.数学推导（最大化方差）11.注意事项12.总结1.主成分分析介绍主成分分析（PCA，PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的降维技术，旨在通过线性

追逐☞·2025-04-25 23:44

Unity3D 基于机器学习的 AI 行为树

结合机器学习（MachineLearning,ML）技术，可以赋予行为树更强的动态学习与自适应能力，从而构建更智能的AI系统。

Thomas_YXQ·2025-04-25 23:14

机器学习（7）——K均值聚类

文章目录1.K均值（K-means）聚类是什么算法？2.核心思想2.数学目标3.算法步骤3.1.选择K个初始质心：3.2.迭代优化3.3.重复步骤2和步骤3：4.关键参数5.优缺点6.改进变种7.K值选择方法8.Python示例9.应用场景10.注意事项11.数学推导（质心更新）12.总结1.K均值（K-means）聚类是什么算法？K均值（K-means）聚类算法是一种广泛使用的无监督学习算法，用

追逐☞·2025-04-25 23:12

Python多线程-阻塞主线程

写在前面：前面已经有Scala实现多线程了，那么用Python实现多线程又有什么区别和好处？

Just Jump·2025-04-25 23:07

【研究方向】联邦|自然语言

通过多个参与方（client）联邦计算FederatedComputing联邦计算(FederatedLearning)是一种分布式机器学习方法,旨在解决数据隐私保护与数据孤岛问题。

拾贰_Python·2025-04-25 22:05

“深入解析大模型：一文带你全面了解其基本概念与应用“

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

hhaiming_·2025-04-25 21:57

如何成功防护T级超大流量的DDoS攻击

通过部署分布式流量清洗集群，利用行为分析、机器学习等技术实时识别并阻断恶意流量，保留合法请求。例如，中云安全建议采用“前端流量监测+中台智能匹配+后端清洗节点”的三层架构，可在0.5秒

·2025-04-25 21:30

SQLAlchemy 2.x 异步查询方法比较

SQLAlchemy查询结果处理方法速查表（适用于AsyncSession）方法说明返回类型示例SQL示例输出scalars().all()获取单列所有值List[Any]select(User.id)

mutianhao1024·2025-04-25 18:37

机器学习特征工程中的数值分箱技术：原理、方法与实例解析

标题：机器学习特征工程中的数值分箱技术：原理、方法与实例解析摘要：分箱技术作为机器学习特征工程中的关键环节，通过将数值数据划分为离散区间，能够有效提升模型对非线性关系的捕捉能力，同时增强模型对异常值的鲁棒性并提高计算效率

未来创世纪·2025-04-25 17:29

我们为什么要用本地大模型？如何搭建私有化大模型？

大模型，在2023年主要称之为大型语言模型（LargeLanguageModels），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。

程序员二飞·2025-04-25 17:29

大模型入门教程（非常详细），大模型入门到精通，学习起来吧兄弟萌！

什么是大模型大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。

AI大模型-大飞·2025-04-25 17:56

Conda和Pip有什么区别？

它是一个全面的环境管理器，特别适合用于数据科学和机器学习项目[2][3]。pip：pip是Python的官方包管理器，主要用于安装和管理Python包。它更专注于纯粹的P

原子星·2025-04-25 16:51

强化学习在实体机器人中的部署实践：从仿真到现实的迁移之路

1.强化学习与实体机器人概述1.1强化学习基本原理强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。

学习ing1·2025-04-25 14:37

矩阵运算和线性代数操作开源库

官网：https://eigen.tuxfamily.org适用场景：嵌入式系统、科学计算、机器学习。Armadillo特点：语法类似MATLAB，依赖BLAS/LAPACK，适合快速原型开发。

byxdaz·2025-04-25 13:28

FlinkSql入门与实践

低代码开发：用声明式语言替代Java/ScalaAPI，降低开发门槛。无缝

24k小善·2025-04-25 13:26

机器学习中，什么叫监督学习？什么叫非监督学习？

在机器学习领域，监督学习和非监督学习是两大核心范式，它们的核心差异在于数据是否有标签以及解决问题的目标不同。理解两者的区别，是入门机器学习的“第一课”。

计算机视觉农民工·2025-04-25 11:12

深度学习是什么？该怎么入门学习？

一、深度学习的本质：让机器学会“抽象思考”深度学习是机器学习的分支，通过多层神经网络模拟人脑的抽象思维过程。

计算机视觉农民工·2025-04-25 10:39

Python爬虫实战：获取链jia网北京市海淀区最新租房信息并做分析，以供租房参考

然而，要从海量数据中精准获取海淀区租房信息，并进行有效分析与推荐，就需要借助爬虫技术、数据分析以及机器学习方法。

ylfhpy·2025-04-25 09:05

机器学习：数据预处理、数据清洗

文章目录前言一、数据清洗1、数据清洗的概念2、数据清洗的技术二、示例1、原始数据2.读入数据二、数据清洗代码实现1、全部代码总结前言数据清洗是数据治理过程中非常重要的一环，它指的是对数据进行清理、筛选、去重、格式化等操作，以确保数据质量和数据准确性。。在本文中，我们将围绕数据清洗展开讨论，并介绍一些数据清洗相关技术。一、数据清洗1、数据清洗的概念数据清洗是指对数据进行处理和加工，以使其适合进行分析

多巴胺与内啡肽.·2025-04-25 09:32

大数据挖掘与机器学习：区别与联系全解析

大数据挖掘与机器学习：区别与联系全解析关键词：大数据挖掘、机器学习、区别、联系、数据处理、算法应用摘要：本文旨在全面解析大数据挖掘与机器学习的区别与联系。

大数据洞察·2025-04-25 08:25

基于蚁群优化算法的直流电机模糊PID控制（Matlab实现）

yyds_2201·2025-04-25 07:20

Python与DeepSeek应用：解锁AI开发新姿势

Python，作为编程语言中的明星，以其简洁优雅的语法、丰富强大的库，在数据科学、机器学习、Web开发等诸多领域占据着举足轻重的地位。

数澜悠客·2025-04-25 06:15

系分论文《论面向服务开发方法在设备租赁行业的应用》

本文采用面向服务开发方法，结合物联网与机器学习技术，构建设备状态监测、动态定价、风险预警等核心服务模块。通过API网关集成第三方征信系统与电子签章平台

文琪小站·2025-04-25 05:04

机器学习笔记：python中使用sklearn的linear_model回归预测

fromsklearnimportlinear_model#LinearRegression拟合一个带有系数w=(w_1,...,w_p)的线性模型，#使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。reg=linear_model.LinearRegression()reg.fit([[0,0],[1,2],[2,4]],[0,1,2])print(reg.coef_)print

代码先觉·2025-04-25 02:17

SparkStreaming概述

SparkStreaming特点易用性：支持Java、Python、Scala等编程语言，编写实时计

淋一遍下雨天·2025-04-25 02:45

pytorch版本的tensorboard如何使用

TensorBoard是一个由Google开发的用于可视化机器学习和深度学习实验结果的工具。

姜太公钓鲸233·2025-04-25 01:07

pytorch Tensorboard的使用

/runs')#log_dir用于指定保存目录flag=1ifflag:forxinrange(100):#把x*2的数据加入标签y=2x的曲线writer.add_scalar(tag='y=2x',

一壶浊酒..·2025-04-25 01:37

用TensorBoard可视化PyTorch

TensorBoard被设计为支持机器学习实验的可视化，如训练的进度和结果等。PyTorch中的`torch.utils.tensorboard`模块允许PyTorch用户使用这个强大的可视化工具。

109702008·2025-04-25 01:35

从混沌到秩序：Python的依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

Python子木_·2025-04-25 01:05

用java写的spark和scala写的spsrk 运行上有什么差异

但在实际运行中，Scala程序可能因以下原因略占优势：‌函数式编程优化‌：Spark原生设计更贴合Scala的函数式特性，其高阶函数和闭包在JVM层的优化更充分17；‌中间数据生成‌：Java的集合操作可能产生更多中间对象

·2025-04-24 23:51

Python矩阵并行计算；CuPy-CUDA 实现显存加速：；在Python中实现显存加速或卸载；CuPy 和 NumPy 区别

**JAX**：JAX是一个用于高性能机器学习研究的Python库，它提供了自动微分和加速线性代数

ZhangJiQun&MXP·2025-04-24 22:46

机器学习常用算法整理

文章目录机器学习常用算法整理一、监督学习1.1、决策树（DecisionTrees）1.1.1、ID31.1.2、C4.51.1.3、CART1.2、朴素贝叶斯分类（NaiveBayesianclassification

上天夭·2025-04-24 20:00

机器学习常见公式推导

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。这里的WWW通常代表模型的权重，而XXX代表输入数据。）如何求∂Y∂W\frac{\partialY}{\partialW}∂W∂Y呢，通常我们只关心其一个特定的切片，即∂Yij∂Wrs\frac{\p

Karamajeff·2025-04-24 20:29

机器学习常用数学公式

Stirling公式：lnN!≈N*lnN-NJensen不等式：f(x)为凸函数，0≤λi≤1且Sum(λi)=1，离散型及连续型分别如下吉布斯不等式及其证明

Hi_Jankim·2025-04-24 19:28

机器学习第一章

机器学习第一章一、什么是机器学习(MachineLearning)让计算机自己从数据中学习出规律，无需人手写规则输入:特征x输出:标签y学习目标:学习出f(x)等价于y二、三大类型任务类型英文特点示例回归

小白猿同学·2025-04-24 19:55

计算机视觉与深度学习｜ TensorFlow基本概念与应用场景：MNIST 手写数字识别（附代码）

TensorFlow基本概念TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，核心概念包括：张量（Tensor）：多维数组，是数据的基本单位。

单北斗SLAMer·2025-04-24 19:24

机器学习分类算法详解：原理、应用场景与测试用例

机器学习分类算法详解：原理、应用场景与测试用例一、基础分类算法1.决策树原理：通过递归划分数据集，选择信息增益（ID3）或基尼系数（CART）最大的特征作为分裂节点，构建树结构。叶节点代表分类结果。

rockmelodies·2025-04-24 15:58

【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶

本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术，包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表，展示如何高效检测异常日志，并提供应用场景与优化策略。

·2025-04-24 14:58

HUAWEI 机试题：统计射击比赛成绩

Scala实现题目描述：给定一个射击比赛成绩单，包含多个选手若干次射击的成绩分数，请对每个选手按其最高三个分数之和进行降序排名，输出降序排名后的选手id序列。

JOEL-T99·2025-04-24 14:24

学 Python 需要安装哪些软件？全面工具指南

其中，Python解释器是整个学习与开发的基础，无论你是编写脚本、构建应用，还是运行机器学习模型，都必须先安装官方解释器。一、Python解

·2025-04-24 14:56

职坐标IT培训提升计算机专业就业竞争力

职坐标通过前沿技术实战矩阵，将Python全栈开发、机器学习算法等高价值技能模块融入教学，同步引入阿里云、腾讯等企业的真实项目案例库，构建从理论认知到工程落地的完整闭环。行业专家指出，技术迭

职坐标在线·2025-04-24 14:21

(一）POI 4.1.2 颜色 color

(一）POI4.1.2颜色color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的使用文章目录(一）POI4.1.2颜色color前言一

YuHan_2020·2025-04-24 11:01

scala概念

val声明变量和var声明变量的不同？val修饰不可变变量，var修饰可变变量trait与class的相同点和不同点？它们的相同点在于都能包含抽象和非抽象成员，且不能直接实例化。区别在于抽象类的构造方法可传参，而特质的构造方法不能。一个类实现多个特质后，所涉及的多个构造器的执行顺序是？所有特质被构造完毕，子类被构造。构造器的顺序是类的线性化的反向private修饰的属性的访问权限和protecte

直裾·2025-04-24 09:19

Scala：如何在IDEA中安装scala插件

Scala的常见内建控制结构顺序结构:在编写代码时，程序是按照从上至下的顺序执行的。分支结构:if语句在Java中已经有所了解，if语句实际上是一个条件判断语句。

yyywoaini～·2025-04-24 09:48

【机器学习-周总结】-第4周

以下是本周学习内容的整理总结，从技术学习、实战应用到科研辅助技能三个方面归纳：文章目录一、技术学习模块：TCN基础知识与结构理解博客1：【时序预测05】–TCN（TemporalConvolutionalNetworks）基础概念博客2：【TCN实战】-完整代码+注释解析✍️二、科研辅助技能：论文写作与绘图方法总结博客3：科研论文写作与图表绘制工具总结三、CSDNMarkdown技巧笔记（自用技巧

王上上·2025-04-24 08:17

Python----深度学习（全连接与链式求导法则）

一、机器学习和深度学习的区别机器学习：利用计算机、概率论、统计学等知识，输入数据，让计算机学会新知识。机器学习的过程，就是训练数据去优化目标函数。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-24 08:13

手把手教你用AWS高效训练机器学习模型

导语：还在为本地算力不足发愁？AWS云上训练模型，低成本实现百倍加速！本文从零开始，详解如何利用AmazonSageMaker、EC2等AWS核心服务，5步完成从数据准备到模型部署的全流程，附完整代码及避坑指南，助你轻松上云！一、为什么选择AWS训练模型？算力自由：按需选择GPU实例（如P3/P4dn），单机训练提速10倍+开箱即用：预装TensorFlow/PyTorch框架的SageMaker

AWS官方合作商·2025-04-24 07:11

深入理解数据结构的性能与应用

数据结构的性能与应用：深入理解背景简介本文基于《BuildingBlocks》一书的第九章内容，探讨了在Scala编程语言中实现和使用基础数据结构的性能与应用。

Bachnroth·2025-04-24 07:08

数据挖掘与机器学习技术

数据挖掘与机器学习技术数据挖掘算法：数据挖掘旨在从大量数据中发现潜在的模式和规律。

·2025-04-23 21:58

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