Kerberos 错误消息
SEAM Administration Tool 错误消息
Unable to view the list of principals or policies; use the Name field.原因: 登录时使用的 admin 主体在 Kerberos ACL 文件 (kadm5.acl) 中没有列出权限 (l)。因此，无法查看主体列表或策略列
机器学习模型java调用demo 机器学习算法线上部署方法做算法部分用的是python的sklearn库，因此考虑用sklearn2pmml出一个pmml文件，文件里保存的是模型文件的详情，再交给Java用，实现跨平台使用，下面是使用跑通的方法：预备工作，首先需要了解一下 what 模型预测标记语言（Predictive Model Markup Language）PMML &
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2023-12-07 14:45:55
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本文将从一道经典的面试题说起：实现平方根函数，不得调用其它库函数。函数原型声明例如以下：double Sqrt(double A);二分法二分法的概念求，等价于求方程的非负根（解）。求解方程近似根的方法中，最直观、最简单的方法是二分法。“二分法”算法过程例如以下：先找出一个区间 [a, b]，使得f(a)与f(b)异号。求该区间的中点 m = (a+b)/2，并求出 f(m) 的值。若
1. sklearn简介sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。 sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。2.sklearn数据类型机器学习最终处理的数据都是数字，只不过这些数据可能以不同的形态被呈现出来，如矩阵、
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2023-10-01 20:08:28
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作为机器学习入门库，scikit-learn简单易上手，而且功能比较齐全，能够实现分类、回归、聚类、降维等操作。下面就该库的学习做一下简单记录。一、了解skleran这里别人写的很清楚，可以参考学习下，链接：与sklearn里面包含了强大的数据资源与API处理函数，详细可查看官网：二、使用sklearn  
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2024-03-06 12:15:53
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目录学习目的一、代码规范1.1简单项目进入1.2添加项目模版（SimpleML）二、生成模型2.1、模型的常用方法2.2、模型的生成和似合三、sklearn 中的模型3.1、线性回归2.2、逻辑回归3.2、朴素贝叶斯算法NB3.4、决策树DT3.4、支持向量机SVM3.5、k近邻算法KNN3.6、多层感知机（神经网络）3.6、sklearn中的朴素贝叶斯四、总结4.1、学习收获4.2、应用模型的好
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2024-06-04 23:52:00
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本文对scikit-learn中常用的class 和function做一个总结。一、sklearn.cluster 聚类算法class：cluster.KMeans([n_clusters, init, n_init, …])KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,
precompute
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2023-12-25 13:25:18
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# Python Sklearn模型给Java调用的方式
在实际应用中，有时我们需要将使用Python构建的机器学习模型部署到Java应用中。这篇文章将介绍如何将Python中的Sklearn模型导出，并在Java中调用它的基本步骤，帮助大家实现模型的跨语言使用。
## 1. 简介
Python的Sklearn库为机器学习模型提供了丰富的工具和方法，但在生产环境中，Java往往是更常用的语言
# Python 调用 Scikit-Learn 库：机器学习的基本入门
在当今数据驱动的时代，机器学习（Machine Learning）成为了解决各种问题的重要工具。Python 作为一种灵活且流行的编程语言，拥有众多用于机器学习的库，其中一个最为重要的库就是 Scikit-Learn（简称 sklearn）。本文将介绍如何使用 Python 调用 Scikit-Learn 库，并通过实用的
K邻近算法（kNeighbrClassifier/KNN）：原理为 欧几里得距离+最近+投票(权重)+概率 根据距离的远近进行分类 欧几里得距离：多维空间中各点之间的距离 缺点：时间复杂度和空间复杂度较大注意：当训练样本数据少的时候，样本比例一定要相同；训练的数据不能是string KNN算法分类电影 import numpy
import pandas #导入Exc
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2023-12-17 21:15:00
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专门用于机器学习的模块。分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。使用前安装该模块：使用pycharm可以进入 Settings-> Project ->Project Interpreter -> 点击右侧，绿色加号在出来的搜索框输入sklearn-> 点击下面的Install Package 等待提示安装成功即可。代码（可直接运行）f
文章目录1.sklearn介绍2.基本概括2.1 估计器2.2 转化器3.sklearn中iris莺尾花数据集使用 1.sklearn介绍Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库 。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库N
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2023-12-24 08:12:47
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一、安装sklearnconda install scikit-learn参考文献[1]整体介绍sklearn二、介绍RandomForestRegressor1 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,2 criterion='mse',3 max_depth=None,4 min_samples_split=2,5 min
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2023-10-29 07:10:55
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1首先是sklearn的官网：http://scikit-learn.org/stable/ 在官网网址上可以看到很多的demo，下边这张是一张非常有用的流程图，在这个流程图中，可以根据数据集的特征，选择合适的方法。2.sklearn使用的小例子import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.cros
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2023-09-13 16:40:18
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sklearn里面包含内容太多，所以一些实用小技巧还是挺好用的。1、LabelEncoder简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])1234
目录1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 8 参考资料1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用skle
Sklearn库是基于Python的第三方库，它包括机器学习开发的各个方面。机器学习的开发基本分为六个步骤，1）获取数据，2）数据处理，3）特征工程，4）机器学习的算法训练（设计模型），5）模型评估，6）应用。机器学习的算法一般分为两种：一种既有目标值又有特征值的算法称之为监督学习，另一种只有特征值的算法称之为无监督学习。而监督学习还可以继续细分为分类算法和回归算法。1）获取数据⑤Sklearn中
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2023-07-05 21:34:47
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ML神器：sklearn的快速使用传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务。1. 获取数据1.1 导入sklearn数据集klearn中包含了大量的优
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2024-03-28 13:38:26
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基于sklearn的一些AI算法基本操作sklearn中的一些相关的库分别导入这些相关算法的库import pandas as pd #导入一个用于读取csv数据的容器
from sklearn.model_selection import train_test_split #用于数据集划分的模块
from sklearn.model_selection import GridSearchCV #
sklearn模型中random_state参数的意义random_state意义使用情况 random_state意义例如：在sklearn可以随机分割训练集和测试集（交叉验证），只需要在代码中引入model_selection.train_test_split就可以了：from sklearn import model_selectionx_train, x_test, y_train,y_
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2024-03-26 20:49:21
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