在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
子查询外部的语句可以是INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT 的任何一个。
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法：
Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言，最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
本文介绍了神经网络中的隐含层，以及隐含层在人脸识别中的应用。作者通过一个例子，解释了我们通常将神经网络模型称为黑盒子，因为权重和偏置参数是自动学习的，但是我们很难解释这些参数是如何被确定的。通过分析一个简化的人脸识别问题，作者引入了隐含层，并解释了深度神经网络是如何通过一层一层的抽象概念来建立更复杂和抽象的体系结构的。最后，作者讨论了训练神经网络常用的技术，包括批梯度下降、反向传播等，并指出深层次的网络在现实问题中通常比浅层次的网络效果更好。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 神经网络模型是个黑盒子 神经网络给人留下深刻的印象，但是它的表现让人有些琢磨不透。权重和偏置量能自动地学习得到，但是这并不意味着我们能立刻解释神经网络是怎么样得出的这些参数。现在仍然没人说清楚为什么某某节点的权重参数为什么取值为某个值，因此，从这个角度讲，神经网络模型是个黑盒子。 02 — 对隐含层的感性认识 提起神经网络，不得不说隐
很多新手在开始学一门新的语言的时候，往往会忽视一些不应该忽视的细节，比如变量命名和函数命名以及注释等一些内容的规范性，久而久之养成了一种习惯。对此呢，我特意收集了一些适合所有学习 Python 的人，代码整洁之道。
Matlab基本运算 数组： 数组的乘法和除法分别用“.*”和“./”表示。右除和左除的关系为：A./B=B.\A，其中A是被除数，B是除数。 size()和length()检测数组大小：size()
递归算法是一种自引用的算法，它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解，直到达到基本情况，然后逐层返回结果，最终解决原始问题。
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
我需要编写一个脚本来向程序(psql)输入多行输入。 在谷歌一番搜索之后，我发现以下语法是有效的:
理解对象是计算机视觉的核心问题之一。传统方法而言，理解对象任务可以依赖于大型带注释的数据集，而无监督方法已经消除了对标签的需求。近来，研究人员试图将这些方法扩展到 3D 点云问题上，但无监督 3D 学习领域却进展寥寥。
(这里写的是在命令行里用的格式，如果是在批处理中,需要把其中%再多加个%形成%%)：
数据分区（也称为分片）是一种将大型数据库（DB）分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程，以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
2月16日，美国人工智能公司OpenAI发布了首个视频生成模型Sora。不同于此前许多AI大模型文生图或视频时，会出现人物形象前后不一致等问题，此次OpenAI展示的Sora生成的视频中的主角、背景人物，都展现了极强的一致性，可以支持60秒一镜到底，并包含高细致背景、多角度镜头，以及富有情感的多个角色，可谓是相当的“炸裂”。甚至有不少人疾呼，传统视频制作行业将会被“革命”！
分子指纹考虑了结构特征，但是这些结构无序，并么有空间上的相对位置信息，其最后多用谷本系数计算相似性。
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」和「 队列 」，今天咱们来看看「 递归 」，当然「 递归 」并不是一种数据结构，它是很多算法都使用的一种编程方法。它太普遍了，并且用它来解决问题非常的优雅，但它又不是那么容易弄懂，所以我特意用一篇文章来介绍它。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.03402.pdf
在前三篇文章中，我们将游戏服务器托管在 Kubernetes 上，测量并限制它们的资源使用，并根据使用情况扩大集群中的节点。现在我们需要解决更困难的问题：当资源不再被使用时，缩小集群中的节点，同时确保正在进行的游戏在节点被删除时不会中断。
使用Spark SQL中的DF作为数据集，可以容纳各种数据类型。DF被ML Pinline用来存储源数据。DF中的列可以是：
前言 本文以一道BAT常见的算法面试题开篇，引入动态规划的基础概念， 介绍其思考过程。 正文 一、BAT最常见的一道算法面试题——上台阶 有一个楼梯总共n个台阶，只能往上走，每次只能上1个、2个台阶，总共有多少种走法。 解决方案： 1、排列组合； 枚举2的个数，再枚举2具体放的位置； 计算复杂，容易遗漏。 2、动态规划； dp[n] 表示n个台阶的走法，那么有： dp[n]=dp[n-1]+dp[n-2]； 思路清晰，代码简单。 二、动态规划基础概念 1、动态规划； 动态规划（Dynamic
导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深，各有侧重，希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，第二篇和第三篇将于后续发布，敬请期待。 矩阵分解(Matrix Factor
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
本文我们主要介绍pyspark的核心概念和原理，后续有时间会持续介绍pyspark的使用。
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结（机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】）中，讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。 解决什么问题 在推荐系统中，常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户。比如下面的用
在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作
继续PySpark学习之路，本篇开启机器学习子模块的介绍，不会更多关注机器学习算法原理，仅对ML库的基本框架和理念加以介绍。最后用一个小例子实战对比下sklearn与pyspark.ml库中随机森林分类器效果。
【导读】在推荐系统的相关研究中，我们常常用到两个相关概念：矩阵分解和奇异值分解。这两个概念是同一种算法吗？两者到底有什么差别？在本文中，作者梳理了两种算法的概念、来源和内容，并进行了比较。通过对相关内容的梳理，作者提出，矩阵分解是推荐系统中最初使用的概念，奇异值分解是对该方法的进一步发展。在现在的讨论中，一般将两种方法统一成为奇异值分解。
用前面7天的做训练样本（20170506-20170512），用第8天的做测试样本（20170513）
在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中，除了介绍了 ngai 这个小工具之外，还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql，可以更便捷地操作 NebulaGraph。
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章)
函数过长或者逻辑太混乱，重新组织和整理函数的代码，使之更合理进行封装。
选自Lightning AI 作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑：赵阳 LoRA 微调方法，随着大模型的出现而走红。 最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。 在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。 LoRA（Low-Rank Adaption，低秩自适应） 作为微调 LLMs 一种比较出圈的技术，其额外
矩阵的正交分解又称为QR分解，是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
在本文中介绍了MicroNet，它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络，但是通常会遭受明显的性能下降。
本文使用tf-idf（词频-逆文件频率）、lsi（潜在语义索引）和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术，对文本进行嵌入操作（即构建语义向量）并完成比对检索，构建一个基础版的文本搜索引擎。
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
这听起来是不是很熟悉？我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求Business Science构建一个适合他们需求的开源异常检测算法。业务目标是准确地检测各种营销数据的异常情况，这些数据包括跨多个客户和Web源跨越数千个时间序列的网站操作和营销反馈。输入anomalize：一个整洁的异常检测算法，该算法基于时间（建立在之上tibbletime）并可从一个到多个时间序列进行扩展！我们非常高兴能够为其他人提供这个开源R软件包以使其受益。在这篇文章中，我们将概述anomalize它的作用和方式。
最近在工作上用到Python的pandas库来处理excel文件，遇到列转行的问题。找了一番资料后成功了，记录一下。
「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道，或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码，但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次，那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠：它是对时间的有效利用，并且被认为是软件工程中的最佳实践。
来源：机器之心 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字，建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC Berkeley两位教授的概述论文中的线性代数知识。 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear
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