搜索[机器学习系统]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[机器学习系统]，共10000篇文章

12个现实世界中的机器学习真相

这篇文章主要是写给那些使用机器学习来构造东西的人，而不是那些研究机器学习的人，尽管后一组人会很好地倾听这些真理并反省他们的工作。 0.

2019-12-30

谈谈机器学习模型的可解释性

随着AI和机器学习的发展，越来越多的决策会交给自动化的机器学习算法来做。但是当我们把一些非常重要的决定交给机器的时候，我们真的放心么？

2019-07-01

使用Spark SQL进行流式机器学习计算（上）

今天来和大家聊一下如何使用Spark SQL进行流式数据的机器学习处理。本文主要分为以下几个章节：什么是流式机器学习机器学习模型获取途径系统演示 1.

2019-06-25

基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维

在机器学习中可以简化运算,减少特征量 1.2 PCA算法介绍 ◆ PCA算法是一种常用的线性降维算法,算法类似于"投影” ◆ 降维简化了数据集,故可以视为一个压缩过程,在压缩过程中可能;会有信息丢失 ◆

2019-04-17

基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

0 相关源码 1 朴素贝叶斯算法及原理概述 1.1 朴素贝叶斯简介 ◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法 ◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法 ◆ 朴素贝叶斯算法实现简单

2019-04-15

0 相关源码 1 回归分析概述 1.1 回归分析介绍 ◆ 回归与分类类似，只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散的 ◆ 如此,使得很多回归与分类的模型可以经过改动而通用 ◆ 因此对于回归和分类中基本原理相同或类似的模型 ,不再赘述 1.2 Spark中集成的回归算法 ◆ Spark实现的回归算法很丰富 ,有很多模型同样可以用于分类官方文档回归算法列表 1.3 回归与分类的区别与联系 2 线性回归算法概述 2.1 线性回归简介 ◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示 ◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归,其可以用一个平面或超平面来表示 2.2 使用线性回归的前提条件 ◆ 自变量与因变量之间具有线

2019-04-14

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

1 MLlib概述 1.1 MLlib 介绍 ◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点 ◆ 底层计算经过优化,比常规编码效率往往要高 ◆ 实现了多种机器学习算法,可以进行模型训练及预测

2019-04-08

2019五个最棒的机器学习课程

凭借强大的统计学基础，机器学习正在成为最有趣，节奏最快的计算机科学领域之一，目前已经有无穷无尽的行业和应用正在使用机器学习使它们更高效和智能。

2019-03-12

Google升级TensorFlow，发布机器学习新硬件

等重大更新，以及搭载 TPU 的 Coral 开发板、为 Linux 机器学习推理加速的 Coral USB 加速器、 500 万像素相机配件共三个硬件。

2019-03-08

年度大盘点：机器学习开源项目及框架

我们先来看看Mybridge AI 中排名靠前的顶级开源项目，再聊聊机器学习今年都有哪些发展，最后探寻下新的一年中会有哪些有值得我们期待的事情。

2018-12-15

机器学习之多层感知机理论与实践

）读者有c/c++的基础知识读者知道如何编译和运行程序教学目标读者将会了解到多层感知器神经网络读者将会了解到反向传播算法读者将会知道这个神经网络广泛应用在哪里读者将通过一个数字识别的例子学习到以上的知识

2018-11-29

机器学习中的特征选择及其Python举例

1.关于特征选择简单来说，特征选择就是在你使用机器学习算法之前，通过相关处理来选择与你的预测变量或者输出结果，最有用或最相关的那些特征。

2018-11-25

物联网中机器学习的挑战和机遇

大量的物联网应用需要使用有监督的机器学习，这是一类机器学习算法，需要在训练模型之前标记数据。

2018-11-25

Python机器学习（四）：PCA 主成分分析

主成分分析法是一个非监督的机器学习算法，主要用于数据的降维。通过降维，可以发现更便于人类理解的特征。

2018-11-02

用于Web开发的5种机器学习框架

目前，机器学习是软件开发中最热门的领域之一。甚至许多专家分析，认为机器学习将会彻底改变包括Web应用和移动应用在内的软件开发过程。

2018-10-24

使用keras开启自己的机器学习旅程吧！

深度学习是机器学习领域中越来越热门的研究子集，一般而言，深度学习模型是使用神经网络构建而成。

2018-10-15

Python 机器学习库 Top 10，你值得拥有！

随着人工智能技术的发展与普及，Python 超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。

2018-09-20

python和机器学习代码中遇到的问题

1.pycharm运行pyspark代码，没有Hadoop环境 Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 解决方案解压一份Hadoop包，配置HADOOP_HOME并加入Path变量中。 2.读取文件编码问题 SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \xXX escape 错误代码文件路径用的是斜杠 lines = spark.textFile("C:\xin\code\temp\ratings.dat") 解决方案应该用反斜杠 lines = spark.textFile("C:/xin/code/temp/ratings.dat") 3.Rating参数个数问题 __new__() takes 4 positional arguments but 5 were given代码 model = ALS.train(training, rank=50, iterations=10, lambda_=0.01) 报错信息 File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\mllib\recommendation.py", line 233, in <lambda> ratings = ratings.map(lambda x: Rating(*x)) TypeError: __new__() takes 4 positional arguments but 5 were given 报错说，要4个参数，但是给你5个。看源码（ File "C:ProgramDataAnaconda3libsite-packagespysparkmllibrecommendation.py", line 30） class Rating(namedtuple("Rating", ["user", "product", "rating"])): 这里其实要的是3个参数。 4.同时存在Python2和Python3，运行pyspark报错报错信息 File "/usr/lib/python2.7/site-packages/pyspark-2.3.1-py2.7.egg/pyspark/worker.py", line 176, in main ("%d.%d" % sys.version_info[:2], version)) Exception: Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set. 解决方案在"~/.bashrc"添加配置（重启虚拟机）。 export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"

2018-09-20

轻松看懂机器学习十大常用算法

这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2.

2018-09-16

200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】

我作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书，为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。通过这些最佳教程的汇总，我可以快速的找到我想要得到的教程。

2018-09-14

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

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

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。