SparseVector和DenseVector都用于表示一个向量，两者之间仅仅是存储结构的不同。 其中，DenseVector就是普通的Vector存储，按序存储Vector中的每一个值。...下述代码是Spark ML中VectorAssembler的实现代码，从代码中可见，如果数值是0，在SparseVector中是不进行记录的。...重点来了，Spark ML中对Vector类型的存储是有优化的，它会自动根据Vector数组中的内容选择是存储为SparseVector，还是DenseVector。...选择使用哪种格式表示通过下述代码计算得到： scala /** * Returns a vector in either dense or sparse format, whichever uses...如果数据集中的某一行存储结构是DenseVector，实际执行时，该行的缺失值是Float.NaN。
为一个工具做个悬浮窗口，这个窗口用来做工具栏，要始终在电脑的前面，好随时被我操控，进行工具"继续/暂停"的功能。 只需要一行代码就行了，说白了，就是一个参数。...Dialog.setObjectName("Dialog") Dialog.setFixedSize(477,60) # 这一行就是来设置窗口始终在顶端的
初期想了蛮久也搜了蛮多，没搜到，找到的结论是图表使用的是svg实现，必然无法选择文字，似乎是个死问题，已经濒临放弃 不过后来又看到一篇讨论，其实svg里面的文字是可以选择复制的 顿时信心又来了，展开了新一轮思考...看看DOM结构，实际上已经和svg无关了 思考二：会不会是设置了某些样式呢 跟选择复制有关的也就这俩了，直接赋上去，还是无效 ?...思考三：会不会是有事件影响，取消了点击选择效果呢 为了测试的简便与纯粹性，最好直接使用官方提供的简单例子 查看元素对应的事件列表，有几个需要关注 ?...选择highchart.js ，跳的不准呀，代码混淆之后貌似chrome的跳转一致都不太可靠了 思考四：什么js东西使得点击选择无效呢 可能是事件禁止了冒泡 stopPropagation，或者是取消了元素的事件默认处理机制...highchart.js，妥妥的可以进行选择复制 ?
文章目录 前言 Unity实战篇 ｜使Unity打包的exe程序始终保持屏幕最前端 一、编写核心脚本代码 二、将应用程序打包成Exe并运行测试 三、效果展示 总结 评论区抽奖送书 规则 推荐理由...所以在查阅一番资料之后，最终选择使用Windows句柄调用相关文档API来实现。 下面就来看看怎样操作吧，可以将文中关键脚本挂载到相关场景中就可以使用该功能。...---- Unity实战篇 ｜使Unity打包的exe程序始终保持屏幕最前端 一、编写核心脚本代码 实现该功能主要是使用了几个关键的Windows的API，分别是下面几个函数： ShowWindow...---- 总结 本文简单介绍了在Unity中使Unity打包的exe程序始终保持屏幕最前端的方法。 主要是引用了Windows的编程库来完成的功能，如果你有更好的方法也欢迎指出学习哦！
参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1930775
/// /// 修改注册表信息来兼容当前程序 /// /// </...
并且对省份进行选择性交互。 首先我们需要一个颜色集合，代表我们要设置多少种颜色。这里用到了dataRange。
数据本文用到的 Sparkify 数据有3个大小的数据规格，大家可以根据自己的计算资源情况，选择合适的大小，本文代码都兼容和匹配，对应的数据大家可以通过ShowMeAI的百度网盘地址获取。?...探索性数据分析（EDA）在进行建模之前，我们首先要深入了解我们的数据，这可以帮助我们更有针对性地构建特征和选择模型。也就是ShowMeAI之前提到过的「探索性数据分析（EDA）」的过程。...sparkify_table")df.persist()# 查看前5行数据df . limit(5) . toPandas()图片用全量数据集（12GB）做EDA可能会消耗大量的资源且很慢，所以这个过程我们选择小子集...如果大家使用线性模型，可以考虑做特征选择，我们后续使用非线性模型的话，可以考虑保留。...(inputCols=outputColsOH, outputCol="categoricalFeatures")# 组合两类特征total_assembler = VectorAssembler(inputCols
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler...03 评估器应用（预测/回归） from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from...) df0 = df_train.union(df_test).sort('ID') # df0.show(3) def feature_converter(df): vecAss = VectorAssembler...test_data = feature_converter(df0).select( ['features', 'medv']).randomSplit([7.0, 3.0], 101) # 选择算法并训练数据...04 评估器应用（聚类） from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from
).option("nullValue", Const.NULL) .save(fileName.predictResultFile + day) predictPredict选择...probability`' is of struct,values:array> type 这个错误， 因为是DenseVector...不可以直接报保存到csv文件， 可以有下面两种解决方法： （主要思想是选择DenseVector中预测为1的那一列，类型为double） /* import org.apache.spark.sql.SparkSession...predictPredict.select("user_id", "probability", "label").rdd.map( row => (row.getInt(0), row.getAs[DenseVector...predictPredict.select("user_id", "probability", "label").rdd.map( row => Row(row.getInt(0), row.getAs[DenseVector
因为两种方法都是随机选择，所以每次模型训练的结果都不一样。K-均值通常不能收敛到全局最优解，所以实际应用中需要多次训练并选择最优的模型。MLlib提供了完成多次模型训练的方法。...[Double], v2: DenseVector[Double]): Double = pow(v1 - v2, 2).sum 利用上面的函数对每个电影计算其特征向量与所属类簇中心向量的距离: //...= movieClusterModel.clusterCenters(pred)//clusterCentre为该pred聚点的坐标向量 val dist = computeDistance(DenseVector...(clusterCentre.toArray), DenseVector(vector.toArray))//求两坐标的距离 (id, title, genres.mkString(" "),...内部评价指标WCSS（我们之前提过的K-元件的目标函数）,是使类簇内部的样本距离尽可能接近，不同类簇的样本相对较远。
亚马逊的研究人员通过使用新颖的数据表征技术，成功地提高了Alexa选择第三方应用程序的能力。...in Spoken Language Understanding”中，Alexa AI部门的亚马逊科学领导者Young-Bum Kim和团队描述了一个为自然语言任务设计的方案，可以将Alexa的技能选择错误率降低...这些插槽值移动到嵌入层，将它们转换为矢量，使具有相似含义的单词聚集在一起。之后，将嵌入传递给双向长期短期记忆（LSTM）网络。研究人员用涵盖17个领域的246000种表达训练了AI系统。...为了测试其精确度，他们使用其编码作为两阶段技能选择系统的输入。根据Kim的说法，在实验中，它不仅将准确度从90％提高到94％，而且还超越了他们自己设计的三个类似系统。...Kim表示，“我们在技能选择的重要任务上测试我们的方案，根据成千上万的客户要求确定Alexa技能。我们发现我们的方案大大降低了技能选择错误率，这有助于客户与Alexa的互动更加自然，并且令人满意。”
模型选择。...VectorAssembler将给定的列列表组合到单个向量列中。...XGBoost模型训练 在进行XGBoost模型训练前，通过MLlib对数据集进行特征提取、变换、选择，能够使数据集的特征更具有代表性，减少模型受到的噪声干扰，提高模型精度。...，生成features列 24.val vectorAssembler = new VectorAssembler(). 25....setOutputCol("label") 21. 22.// 对特征进行vectorAssembler，生成features列 23.val vectorAssembler = new VectorAssembler
但是一味的依靠提升机器计算能力并不是一个好的选择，那样会大大增加我们的计算成本。因此就出现了分布式计算算法。使用分布式计算引擎是将计算分配给多台低端机器而不是使用单一的高端机器。...根据上边显示的数据信息，我们需要将1-13列作为变量，MEDV列作为数据标签进行预测，所以接下来我们要创建特征数组，这个过程只需导入VectorAssembler类并传入特征变量的列名称即可，非常简单直接...feature_columns = data.columns[:-1] # here we omit the final column from pyspark.ml.feature import VectorAssembler...assembler =VectorAssembler(inputCols=feature_columns,outputCol="features") data_2 = assembler.transform...assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns,outputCol="features") data_2 = assembler.transform
为了使正太方程（normal equation）方法有效，特征数不能超过4096。如果超过4096，用L-BFGS代替。下面从代码层面介绍带权最小二乘优化算法 的实现。...solverType指定求解的类型，有Auto，Cholesky 和QuasiNewton三种选择。tol表示迭代的收敛阈值，仅仅在solverType为QuasiNewton时可用。...= _ // 带权特征和 private var abSum: DenseVector = _ // 带权特征标签相乘和 private var aaSum: DenseVector...standardizeLabel) { lambda *= bStd } aaBarValues(i) += lambda i += j j += 1 } 3 选择...当没有正则化项时， 选择CholeskySolver求解，否则用QuasiNewtonSolver求解。
Spark on Angel能够成为如此轻量级的框架，得益于Angel对PS-Service的封装，使Spark的driver和executor可以通过PsAgent、PSClient与Angel PS...Spark的实现是传入的类型是breeze库的DenseVector，而Spark on Angel的实现是传入BreezePSVector。...Spark的L-BFGS实现 import breeze.optimize.LBFGS val lbfgs = new LBFGS[DenseVector](maxIter, m, tol) val...] { def calculate(w: DenseVector): (Double, DenseVector) = { // 广播 w val bcW = sc.broadcast...(x.length), 0.0)) (seqOp, combOp) val resGradient = new DenseVector(cumGradient.toArray.map(_
DenseVector:可以视为一个double型的数组，不管向量是否为0，都会分配空间，被称为密集型的。 2....NamedVector apple; //将名字与向量相关联 apple = new NamedVector( new DenseVector...round green apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector( new DenseVector...round yellow apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector( new DenseVector...选择的p值取决于对该向量采取哪种距离测度，如果是曼哈顿距离测度，那就用一范数，其他同理。
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