ML到底是什么意思？1、（ML）machine language机器语言，makeup language。参见：ML语言： 通用的函数式编程语言。2、（ML）machine learning，人工智能里面的机器学习。3、（ml）Mali，非洲的马里共和国的代号缩写。4、（ml）millilambert的缩写，毫郎伯（亮度单位）。5、（ML）Merrill Lynch的缩写，投资银行。6、（ML
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2023-06-21 15:57:10
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定义： 不仅可以（分类），还要输出分类的理由是什么（局部），以及某一个分类的判断标准（全局） 局部： silence map. 把{x1.....xn}中每一个像素加一个偏移量之后，得到的y偏移量与x偏移相除，类似于微分的结果，表示成一张图片。可以看到图片上对与判断结果来说重要的部分。 全局： 对某
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2020-02-28 15:36:00
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## 实现"Spark ML"流程
首先，让我们来了解一下"Spark ML"的实现流程。下面是一个整体的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[特征工程]
B --> C[算法选择]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
```
### 1. 数据准备
在实现"Spark ML"之前，我们首先
原创
2023-08-26 14:09:17
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# 深入理解 PySpark ML：分布式机器学习的力量
在大数据时代，处理海量数据的能力变得尤为重要。Apache Spark，作为一个快速且通用的大数据处理引擎，凭借其灵活性和强大性能受到了广泛关注。而在 Spark 的生态中，PySpark 提供了一个强大的 Python API，使得数据科学家能够轻松实现分布式机器学习（ML）。本文将对 PySpark ML 进行介绍，并通过代码示例，展
1.加载lib/头文件分两种方法：(1)适用于当前项目1 第一步：项目->属性->C/C++->常规->附加包含目录(浏览.h文件的路径) 添加包含文件
2 第二步：项目->属性->C/C++->链接器->输入->附加依赖项(写入lib的名称) 添加库文件
3 项目->属性->C/C++->链接器->输入-&
地址：http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine
是基于DataFrames的高层的API，可以方便用户构建和调试机器学习流水线
可以使得多个机器学习算法顺序执行，达到高效的数据处理的目的 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型，text
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2023-07-18 12:14:38
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基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。Spark
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2023-05-18 17:15:46
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Regression
Machine Learning
原创
2023-06-07 13:49:43
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前言： 在机器学习方法中，若模型理解为决策模型，有些模型可以使用解析方法。不过更一般的对模型的求解
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2015-12-24 12:29:00
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ML.NET相关资源整理
在人工智能领域，无论是机器学习，还是深度学习等，Python编程语言都是绝对的主流，尽管底层都是C++实现的，似乎人工智能和C#/F#编程语言没什么关系。在人工智能的工程实现，通常都是将Python训练好的人工智能模型封装为REST API，以供其它的系统调用。虽然C#也确实天生就不合适搞人工智能的训练等，但是通过ML.NET这个开放源代码的跨平台机器学习框架，可以
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2023-06-19 13:52:35
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聚类分析是一个无监督学习 (Unsupervised Learning) 过程, 一般是用来对数据对象按照其特征属性进行分组，经常被应用在客户分群，欺诈检测，图像分析等领域。K-means 应该是最有名并且最经常使用的聚类算法了，其原理比较容易理解，并且聚类效果良好，有着广泛的使用。目前Spark ML支持四种聚类算法，Kmeans, Bisecting k-means（二分k均值算
ML.NET是微软提供的机器学习库，从VS2019开始直接集成在VS里，帮助.NET开发者快速开发自己的机器学习应用。目前ML.NET的资料已经非常丰富，开发者可以到其官网查阅相关资料。https://dotnet.microsoft.com/en-us/learn/ml-dotnet。本篇博客以健康码识别（绿码/黄码/红码）为例，看在.NET中如何使用ML.NET。一、准备工作启用ML.NET
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2023-07-19 15:21:19
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Spark提供了常用机器学习算法的实现， 封装于spark.ml和spark.mllib中.spark.mllib是基于RDD的机器学习库， spark.ml是基于DataFrame的机器学习库.相对于RDD， DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态， 不再添加新特性.本文将重点介绍pyspark.ml， 测试环境为Spa
使用一个小型的合成数据集来帮助使用ML。 数据集解释：数据集包括了有两个值(bad、good)的分类标签，以及【其实应该说是哑变量】分类变量（颜色）、两个数值变量。虽然数据是合成的，但让我们假设这个数据集代表了公司的客户健康状况。“颜色”列表示客户服务代表做出的某种分类健康评级。“lab”列表示真实的客户健康状况。其他两个值是应用程序内活动的一些数值度量(例如，在站点上花费的分钟和购买)。假设我们
原创
2022-11-24 11:44:40
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在使用这些Transformer类时，需要注意保证训练集和测试集使用相同的Transformer对象进行
原创
2023-04-01 21:38:13
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ML Pipelines管道 In this section, we introduce the concept of ML Pipelines. ML Pipelines provide a uniform set of high-level APIs built on top of DataFr
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2021-04-01 06:14:00
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一、概述 一元形式： 多元形式： 最小二乘的目标函数
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2017-10-27 11:20:00
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截止目前，已经知道了常用的机器学习算法是怎么回事儿、学习的步骤是怎么进行的。但在机器学习的应用背景是
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2013-05-04 21:28:00
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