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文章/答案/技术大牛

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AILearning

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【Scikit-Learn 中文文档】集成方法 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

数据处理机器学习 scikit-learn

1.11. 集成方法注意，在本文中 bagging 和 boosting 为了更好的保留原文意图，不进行翻译estimator->估计器 base estimator->基估计器集成方法的目标是把使用给定学习算法构建的多个基估计器的预测结果结合起来，从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。集成方法通常分为两种: 平均方法，该方法的原理是构建多个独立的估计器，然后取它们的预测结果的平均。一般来说组合之后的估计器是会比单个估计器要好的，因为它的方差减小了。示例: Bagging

2018-01-15

1.9K0

【机器学习实战】第5章 Logistic回归

机器学习数据处理

本文介绍了如何使用机器学习算法对马匹进行疾病预测。首先介绍了数据集构建和预处理，然后详细阐述了基于逻辑回归的疾病预测模型。最后，通过实验证明了该模型在预测马匹疾病方面的可行性。

2018-01-05

1.2K0

【Scikit-Learn 中文文档】线性和二次判别分析 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

数据处理人工智能 scikit-learn

本文介绍了线性判别分析（LDA）在降维和分类问题中的应用，并提到了相应的优化方法和算法。文章还探讨了LDA在多类分类问题中的使用和收缩方法。

2018-01-05

1.4K0

【机器学习实战】第13章利用 PCA 来简化数据

机器学习数据处理

本文介绍了降维技术及其在机器学习中的应用，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、奇异值分解（SVD）等方法。同时，本文还介绍了降维技术在数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用案例。

2018-01-05

9110

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南 | ApacheCN

spark 数据处理 hadoop apache

2018-01-05

2K0

【机器学习实战】第8章预测数值型数据：回归

机器学习数据处理

2018-01-05

1.8K0

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

spark 数据处理 apache

本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。

2018-01-05

25.9K0

Apache Zeppelin 中 Cassandra CQL 解释器

数据处理 apache

Name Class Description %cassandra CassandraInterpreter 为Apache Cassandra CQL查询语言提供解释器启用Cassandra解

2018-01-05

2.1K0

【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

机器学习数据处理人工智能

根据给定的文章内容，撰写摘要总结。

2018-01-05

1.7K0

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - GraphX Programming Guide | ApacheCN

spark 数据处理 apache

本文介绍了基于Spark GraphX框架的图计算和机器学习应用，包括PageRank、社区检测、相似性度量、分类和聚类等。同时，本文还介绍了如何通过Spark GraphX实现图算法和机器学习算法的代码示例。

2018-01-05

2.8K0

【机器学习实战】第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

机器学习数据处理

本文介绍了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集，并基于这些频繁项集构建 FP 树。FP-growth 算法是一种基于“分而治之”策略的关联规则挖掘算法，具有速度快、内存需求低等优点，适合在大型数据集上挖掘频繁项集。FP 树是一种高效的数据结构，可以用于存储频繁项集，支持快速的项集遍历和查询。在本文中，作者首先介绍了 FP-growth 算法的原理和实现，然后通过一个具体的例子展示了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集，并基于这些频繁项集构建 FP 树。最后，作者通过一个具体的应用场景展示了如何使用 FP 树来进行关联规则挖掘。

2018-01-05

1.2K0

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

spark 数据处理 apache

本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。

2018-01-05

1.6K0

【机器学习实战】第7章集成方法 ensemble method

机器学习数据处理

文章主要介绍了多目标检测算法的发展、评测指标、基于度量学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。其中，基于度量学习的评测方法包括使用聚类算法进行标注、使用分类算法进行标注、基于深度学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。最后，文章介绍了基于进化算法的评测方法的实现流程和实验结果。

2018-01-05

1.2K0

java.util.Date和java.sql.Date的区别及转换

数据处理 java

该文章讲述了java.util.Date和java.sql.Date之间的区别以及它们的转换方法。java.util.Date是通用的日期时间类，用于表示时间或日期，而java.sql.Date专门用于SQL数据库操作。将java.util.Date转换为java.sql.Date可以使用Date类的valueOf()方法，反之亦然。此外，文章还提供了获取系统时间并将其转换为数据库中日期字段的示例代码。

2018-01-05

1.1K0

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