主要讲Spark ML中关于分类算法的实现。示例的算法Demo包含：LR、DT、RF、GBTs、多层感知器、线性支持向量机、One-vs-Rest分类器以及NB等。 文章目录1. Logistic regression1.1 二分类LR1.2 多分类LR2. 决策树分类器3. 随机森林分类器4. 梯度提升树分类器5. 多层感知器分类器6. 线性支持向量机7. One-vs-Rest分类器8. 朴素
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2024-01-08 17:17:37
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PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现 应用数据PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据，目标变量为标称型数据的数据集，例如下面的西瓜数据集：密度含糖量是否好瓜10.6970.460是20.7740.376是30.6340.264否40.6080.318否50.5560.215否注： 当然这里是假设西瓜“是否好瓜”仅受这两个因素的影响，真实情况下西瓜
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2024-09-21 11:10:58
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TorchScript简介TorchScript是PyTorch模型的一种中间形式，可以在高性能环境（例如C ++）中运行。一个简单示例如下：import torch
#import torchvision
class MyCell(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyCell, self).__init__()
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2024-09-14 19:57:47
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# Pyspark 分类模型应用部署指南
在这个数字化时代，数据科学正在迅速发展，各种机器学习和数据处理框架应运而生。Pyspark 是 Apache Spark 的 Python API，允许用户以 Python 代码的形式处理大规模的数据。本文将帮助您了解如何将 Pyspark 分类模型应用部署。
## 整体流程
在开始之前，让我们首先明确整个流程。我们将按以下步骤进行分类模型的应用部署
Logistic回归分类模型的应用①自定义绘制ks曲线的函数import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
font = {
'family': 'FangSong',
'weight': 'bold',
'size': 12
}
matplo
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2024-05-17 15:18:07
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引言：众所周知 python是解释型语言，亦是动态语言，解释型语言和编译型语言的不同在于函数和类的定义是在运行时创建的。例如有一个user.py和class user(object):,python解释器就会在载入该user.py模块时依次执行，动态创建user类对象一：python有一个type()函数：该函数的作用可以查看一个类型或变量的类型：type(user):type class类型ty
作为计算机专业的学生，主要学习的是c++。在大二选修了python，如今过去了一年，可以说这一年里python对我来说用处颇多。下面就列举一下我学习python到现在都用它来做了什么。1. 学python的过程用来做题众所周知一堂没有课后作业的课不是好课(狗头)。而我们的python课作为一堂好中好的课，作业自然是不少。在学python的半个学期里，主要解决的问题一般是类似找出1～100里的勾股定
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2024-06-06 10:32:04
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# 在PySpark中实现GBDT分类模型的参数调优
在数据分析的领域中，GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种非常有效的分类模型，而PySpark提供了一种分布式计算的实现方法。本文将指导你如何在PySpark下实现GBDT分类模型的参数调优。首先，我们会概述整个流程，随后详细讲解每一步的具体代码，实现每一步的功能。
## 整体流程
在实现GBDT
## PySpark神经网络简介
神经网络是一种模拟人脑神经细胞之间相互连接的数学模型。它是一种强大的机器学习算法，可用于处理各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理和预测分析等。在大数据处理中，PySpark是一个流行的工具，它结合了Python和Apache Spark的功能，可以高效地处理大规模数据集。
在本文中，我们将介绍如何使用PySpark构建神经网络模型，并用代码示例说明其用法。
原创
2023-09-05 04:21:36
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## PySpark二分类代码详解
PySpark是一个基于Python的大数据处理框架，它提供了用于分布式计算的API和工具。在机器学习领域，PySpark提供了丰富的功能来构建和训练各种机器学习模型，其中包括二分类模型。本文将介绍如何使用PySpark构建和训练一个二分类模型，并提供相应的代码示例。
### 数据准备
在构建和训练二分类模型之前，首先需要准备训练数据。训练数据通常是一个包
原创
2023-08-30 11:40:01
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Perceptron是用于二进制分类任务的线性机器学习算法。它可以被认为是人工神经网络的第一种和最简单的类型之一。绝对不是“深度”学习，而是重要的组成部分。与逻辑回归相似，它可以快速学习两类分类任务在特征空间中的线性分离，尽管与逻辑回归不同，它使用随机梯度下降优化算法学习并且不预测校准概率。在本教程中，您将发现Perceptron分类机器学习算法。完成本教程后，您将知道：Perceptron分类器
本讲将介绍分类模型。对于二分类模型，我们将介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤。目录例子引入数据预处理：生成虚拟变量逻辑回归logistic regression线性概率模型两点分布（伯努利分布）连接函数的取法函数图像对比怎么求解怎么用于分类写入论文Sps
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2024-07-29 16:09:36
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from pyspark import SparkContextfrom pyspark.sql import SQLContextfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssemblerfrom pyspark.ml.classification ...
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2023-01-13 00:21:43
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【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
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2024-03-21 20:14:08
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GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树Decision Tree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”指的是在Boosting过程中求解损失函数时增加了灵活性和便捷性，“决策树”是指算法所使用的弱分类
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2023-09-29 22:32:29
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2.6 案例：PySpark实现用户价值分类【实验目的】1.分析RFM各自的含义2.创建RFM(R值)得分表3.创建RFM(F值)得分表4.创建用户价值分类表【实验原理】RFM解读：RFM分析法对用户进行量化分类，便于对客户进行差异化营销。RFM模型含义如下：R，Recency，近度指标，表示客户最
原创
2024-06-09 10:19:46
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目录转换器（transformer）和估计器（estimator）K-近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法模型选择与调优交叉验证（Cross-validation）GridSearchCV API朴素贝叶斯（Naive Bayes） 算法MultinomialNB 和 GaussianNB 区别决策树（Decision Tree）随机森林 转换器（t
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2023-08-21 22:47:27
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总线型：成本低，安装方便。某个站点出现故障不会影响整个网络，传输介质故障系统就会瘫痪。使用共享带宽的方式。环形：安装容易，容量有限的。（不推荐）星型和树形是使用较多的。双绞线有效传输距离是100m
原创
2017-10-18 18:57:51
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原创
2022-03-24 10:38:02
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2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning，采用优势函数advantage function，使Dueling DQN在只收集一个离散动作的数据后，能够更加准确的去估算Q值，选择更加合适的动作。Double DQN，通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值，从而消除Q值过高估计
