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机器学习基础:令你事半功倍的pipeline处理机制

↑↑↑点击上方蓝字,回复资料,10个G的惊喜 why Pipeline? 你有没有遇到过这种情况:在机器学习项目中,对训练集的各种数据预处理操作,比如:特征提取、标准化、主成分分析等,在测试集上要重复使用这些参数。 为了避免重复操作,这里就要用到机器学习中的pipeline机制 按照sklearn官网的解释 pipeline 有以下妙用: 1、便捷性和封装性:直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。 2、联合的参数选择:你可以一次grid search管道中所有评估器的参数。 3、安全性:训练转换器和预测器使用的是相同样本,管道有助于防止来自测试数据的统计数据泄露到交叉验证的训练模型中。 是不是有点云里雾里?下面我们开始这一期的刨根问题~~ Pipeline的原理 pipeline可以将许多算法模型串联起来,形成一个典型的机器学习问题工作流。 Pipeline处理机制就像是把所有模型塞到一个管子里,然后依次对数据进行处理,得到最终的分类结果, 例如模型1可以是一个数据标准化处理,模型2可以是特征选择模型或者特征提取模型,模型3可以是一个分类...

面向产品经理的简单物联网框架

在本文中,我将介绍一个物联网框架,以帮助产品经理解决物联网产品的复杂性。该框架提供了易于遵循的结构,可揭示物联网堆栈每一层的需求,包括业务决策,技术决策等。 物联网产品的管理可能会非常艰巨和令人困惑,即使对于经验丰富的产品经理而言也是如此。这是因为物联网产品比普通产品复杂,因为您需要考虑五层技术的复杂性:设备硬件,设备软件,通信,云平台和云应用程序。 您不仅需要在这五个层中的每一个上做出关键的业务和技术决策,而且还需要确保这无数决策与您的整体策略相一致并且在这五个层中都一致。这成倍地增加了管理物联网产品的难度。为了帮助产品经理解决这种复杂性,我了解到了一个称为IoT决策框架。 该物联网框架提供了一种结构化的方法来创建可靠的物联网产品策略。这种策略就是制定决策。物联网决策框架可帮助您了解决策领域,并确保所有战略决策的一致性。 物联网框架将帮助您及早将错误的时间和金钱投入到产品上,从而发现陷阱。 要开始使用IoT决策框架,让我们看一下IoT技术堆栈的五层。 物联网技术栈的5层 管理物联网解决方案的最大挑战是物联网技术栈中有五层,并且需要在每一层做出决策。 从角度看,SaaS应用程序仅在右侧...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。