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原创
2022-11-24 13:47:52
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## ML.Net 调用 Python AI 库
机器学习是当前热门的技术领域之一，而ML.Net是一个流行的.NET开源机器学习框架。然而，有时我们可能需要调用Python库中的一些先进的人工智能模型，以便在ML.Net中使用它们。本文将介绍如何在ML.Net中调用Python AI库，并提供相应的代码示例。
### 什么是ML.Net？
ML.Net是一个由微软开发的开源机器学习框架，它
原创
2023-08-27 11:18:21
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什么是机器学习百度：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。在我看来机器学习就是给你的计算机一套逻辑（建模训练），让他根据这套逻辑去对数据进行处理（测试）。Spark MLSpark MLlib是Spark的机器学习（ML）库。它的目标是使实用的机器学
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2024-06-04 08:18:02
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MLlib是Spark的机器学习（ML）库。它的目标是使机器学习的实际应用变得容易和可扩展。在较高层次上，它提供了以下工具：ML算法：常见的学习算法，如分类、回归、聚类和协作过滤特征化：特征提取、转换、降维和筛选工作流（Pipelines）：构建、评估和调整ML工作流的工具持久性：保存和加载算法、模型和工作流实用程序：线性代数、统计学、数据处理等。注：基于DataFrame的API是主API基于M
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2024-01-09 15:25:35
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爬虫：scrapy, beautiful soup自然语言处理：nltk, Pattern (Google, Twitter, and Wikipedia APIs, a web crawler, a HTML DOM parser), 结巴分词科学计算：NumPy, SciPy, matplotlib机器学习、数据挖掘：scikit-learn, pandas, MDP (neural
原创
2015-02-07 16:01:05
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机器学习库（MLlib）指南MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具：ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤特征提取，特征提取，转换，降维和选择管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具持久性：保存和加载算法，模型和管道实用程序：线性代数，统计，数据处理等公告：基于DataFrame的API是主要的APIMLlib基
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2023-12-29 10:12:29
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1 基本概念MLlib 是 Spark 的机器学习( Machine Learning )库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。 MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API 。具体来说，其主要包括以下几方面的内容：1. 算法工具：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤；2. 特征化工具：
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2023-09-19 10:19:14
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目录概念DataFrameWord2Vec朴素贝叶斯算法二分均值K算法（这个我连简介都没懂）API使用Word2Vec朴素贝叶斯二分均值K资料从 Spark 2.0 开始， spark.mllib 包中的基于 RDD 的 API 已经进入了维护模式。Spark 的主要的机器学习 API 现在是 spark.ml 包中的基于 DataFrame 的 API 。所以除了Mllib之外spark里面还有
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2023-06-07 14:20:23
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一、决策树分类器第三方库参数及涉及的函数参数介绍（1）DecisionTreeClassifier(criterion='gini', splitter='best', max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,&nb
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2023-07-17 12:16:40
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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
原创
2024-09-22 04:18:05
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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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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-&
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2024-07-01 08:06:08
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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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最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，
原创
2014-04-03 10:25:00
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