在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中使用PySpark分布式运行GridSearch算法》，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上向CDH集群推送Gridsearch算法进行分布式计算。
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
机器学习十大不可忽视项目 前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level
前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level APIs、cleaner
现在的训练可能很少用到交叉验证（cross-validate）， 因为我现在处理的数据集规模庞大，如果使用交叉验证则会花费很长的时间。但是交叉验证的重要性有目共睹的，无论你是在使用小数据集做算法的改进，还是在Kaggle上打比赛，交叉验证都能够帮助我们防止过拟合，交叉验证的重要性已经不止一次的在kaggle的比赛中被证明了，所以请记住这句话：In CV we trust。
概述 最近要做一个实时分析的项目，所以需要深入一下storm。 为什么storm 综合下来，有以下几点： 1. 生逢其时 MapReduce 计算模型打开了分布式计算的另一扇大门，极大的降低了实现分布式计算的门槛。有了MapReduce架构的支持，开发者只需要把注意力集中在如何使用 MapReduce的语义来解决具体的业务逻辑，而不用头疼诸如容错，可扩展性，可靠性等一系列硬骨头。一时间，人们拿着MapReduce这把榔头去敲 各种各样的钉子，自然而然的也试图用MapReduce计算模型来解决流处理想要解决的
导读：数据可视化可以通过视觉形式来呈现抽象的数据信息，有利于对数据进行更深入的观察和分析，除了使用现有的可视化软件和工具，也可以用编程定制属于自己的数据可视化，本文推荐五个技巧教你用编程实现数据可视化
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：Panda、黄小天 Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台，已被谷歌收购，参阅《业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle》。作为一个竞赛平台，Kaggle 对于初学者来说可能有些难度。毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验。为了帮助初学者入门 Kaggle，EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章，解答了一些初学者
大数据文摘授权转载自学术头条 几个月来，ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力，但模型生成的结果是随机的，时好时坏，部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语，在引导模型生成内容方面影响很大，如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程，该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法，涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景等内容。 每部分内容都有技术介绍和示例展示，下面我们看看具体
选自微软博客 机器之心编译 机器之心编辑部 大模型有了，下一步就是设计 Prompt 了。 几个月来，ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力，但模型生成的结果是随机的，时好时坏，部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语，在引导模型生成内容方面影响很大，如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程，该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法，涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景
曾有多少次，当你试图接近某一个新主题或领域时，会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。要如何确保你能够深刻理解并且获得运用它的能力呢？当然是借鉴其他人的成熟路径，然后跟着他一步步学习，少走很多弯路。
通常，学习概念的最佳方法是通过示例进行。下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例，以执行各种有趣和不同的任务。
学完了本书介绍的所有强大的方法，你现在可能很想马上行动，开始用你最喜欢的算法来解决数据相关的问题。但这通常并不是开始分析的好方法。机器学习算法通常只是更大的数据分析与决策过程的一小部分。为了有效地利用机器学习，我们需要退后一步，全面地思考问题。首先，你应该思考想要回答什么类型的问题。你想要做探索性分析，只是看看能否在数据中找到有趣的内容？或者你已经有了特定的目标？通常来说，你在开始时有一个目标，比如检测欺诈用户交易、推荐电影或找到未知行星。如果你有这样的目标，那么在构建系统来实现目标之前，你应该首先思考如何定义并衡量成功，以及成功的解决方案对总体业务目标或研究目标有什么影响。假设你的目标是欺诈检测。
原文标题：How to Generate Test Datasets in Python with Scikit-learn 作者：Jason Brownlee 翻译：笪洁琼 校对：顾佳妮 本文教大家在测试数据集中发现问题以及在Python中使用scikit学习的方法。 测试数据集是一个小型的人工数据集，它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质，如线性或非线性，这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题
翻译|王愫 黄文畅 校对| 杨天矇 特约专栏主编黄志敏老师推荐语： 我经常被问到一个问题：我没有技术底子，能学习数据可视化吗？我喜欢举一个例子来回答：许多到美国学新闻的女生，原本在国内是学语言或学新闻的，一点编程都不懂，到美国后短短一年，不仅跟上了学业，编程设计拍摄剪辑样样能上手。所以不在于你是什么基础，在于你有多大的动力和压力。这篇文章不仅提供了学习路径，还提出最实用的建议：现在就着手去做吧！ ◆ ◆ ◆ 导 读 目前有很多用于数据可视化的软件和工具，都非常便捷实用。我很难回答像是“我应该学着用什么工
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
專 欄 ❈王勇，Python中文社区专栏作者，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 2017年就要过去，这一年我花了很多业余时间在学习Python 和机器学习，主要的方法就是在Kaggle 上面刷各种比赛。2017年就要过去，就以此文作为，我在2017年的机器学习的一个告别文章。 Kaggle HousePrice 特征工程部分
【编者按】Don Norman与Bruce “Tog” Tognazzini，在20世纪80年代初期两人分别担任各自项目的领导者，他们从所经历的项目中提取编纂的原则成为了新一代以用户为中心的视觉设计的
Prompt工程是一种相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LMs）进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力，
原文地址：How to Learn Python for Data Science the Right Way
在“ 托管网站”指南中，您了解了如何通过安装和配置Web服务器，数据库和PHP来托管您的网站。现在是时候用版本控制来保护您的数据并顺利处理代码更新。当您学习完本指南后，您将了解如何使用大型组织也在用的多种版本控制方法和工具。
Redis是一个使用内存技术，NoSQL，键值缓存及存储，也可以保存到磁盘。它专为受信任环境中的受信任客户端设计，自身没有强大安全功能。这里是Redis官方网站的引用：
Python机器学习模型建立起来之后，如何对它的性能进行优化？按照本指南中的三个步骤可以对任意优化库设置自动调优。
在这篇全面而深入的指南中，我们将探索机器学习的核心概念、基本步骤、不同的分类方法以及如何实践。不论你是对机器学习充满好奇的新手，还是希望深化理解的资深开发者，本文都将为你提供宝贵的知识和见解。本文涵盖了大量与机器学习、人工智能、数据科学、监督学习、无监督学习等相关的 词 。
实施防火墙是保护服务器的重要一步。其中很大一部分是在于对您的网络实施流量限制有决定性作用的个别规则和政策。防火墙iptables也允许您对应用规则的结构框架有发言权。
当我们在跑机器学习程序，尤其是调节网格参数时，通常待调节的参数有很多，参数之间的组合更是复杂。Python的sklearn包中GridSearch模块，能够在指定的范围内自动搜索具有不同超参数的不同模型组合，在数据量过于庞大时对于单节点的运算存在效率问题，本篇文章Fayson主要介绍如何将Python中的GridSearch搬到CDH集群中借助于Spark进行分布式运算。
作者：yuyangzhou、dexyfruan，腾讯 TEG 应用运维安全工程师 引子 随着 DevOps 模式的落地，快字当头。研效提速也意味着出现安全漏洞的数量和概率随之上涨。过去安全风险的管控主要依赖于 DAST 类技术，即：采用黑盒测试技术，对待检查目标发起含检查用例的请求。DevOps 给这一模式带来了挑战，安全检查速度慢、周期长，容易给业务带来干扰，一定程度上有阻碍业务持续交付的风险。另据 Capers Jones 的研究结论：解决缺陷的成本，在研发流程中越靠后越高。 因此，安全机制的左
点击链接打开在线编辑器。随意更改内容，查看它们会怎样影响展示。本指南中的大多数页面都有像这样的可编辑的示例。
如果你是一名Python程序员，并且你正在寻找一个强大的库将机器学习引入你的项目，那么你可以考虑使用Scikit-Learn库。
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
本次scikit-learn 1.3更新增加了许多错误修复和改进，并引入了一些重要的新功能（增功能：标签编码、决策树缺失值处理 等众多新特性）。要查看所有更改的详尽列表，请参阅发布说明。
距离上次接触 UE4 开发已经隔了差不多快有3个月之久了，作为现在游戏开发最热的引擎之一，我怎么能半途而废呢！于是乎，今年我决定把我的学习重点都放在 UE 身上，今年的文章输出 UE 的占比也会多一些，当然移动开发这一块我还是不会放弃的，一旦有干货，我会第一时间和大家分享。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这篇文章的作者为Andrey Nikishaev，他既是一个软件开发者，也是一个创业者。 如何成长为一名机器学习工程师？ 经常有人这么问，而这篇
如果你想开始一个数据科学方面的职业，你可以通过避免这9个会使你付出高代价的初学者错误来免去几天，几个星期甚至几个月的挫折。 如果你不仔细，这些错误将会消耗你最宝贵的资源：你的时间、精力和动力。 我们将它们分为三类： 学习数据科学时的错误 求职时的错误 求职面试中的错误 📷 学习数据科学时 第一组错误是“隐蔽的”，很难发现。没有丝毫的预兆，它们如同温水煮青蛙般耗尽你的时间和精力，并且它们产生的误解围绕这个领域。 1.花费太多时间在理论上 许多初学者陷入了花费太多时
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 万如苑 大饼 如果你希望在数据科学方面开始职业生涯，你可以通过避免以下9个代价大的初学者易犯错误，来减少你数天，数周甚至数月的痛苦折磨。 但是如果你不足够小心，这些错误将会浪费你最宝贵的资源：你的时间、精力和动力。 我们将这9个错误分为三种类型： 学习中的错误 申请工作中的错误 工作面试中的错误 在学习数据科学时 第一种错误比较隐蔽很难被发现。 它产生于人们对数据科学相关领域的错误印象，并且会慢慢地不露声色地耗尽你的时间和精力。 1.在理论上花太多的时间 许多初学
【新智元导读】谷歌官方推出“文本分类”指南教程。为了最大限度地简化选择文本分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的文本分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。
在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。
在使用Python编程时，有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候，表明无法找到名为‘io’的属性。
Python生态系统正在不断的成长和壮大，并可能成为应用机器学习的主要平台。
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言，可以用于研发和生产。
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning（ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。
我们已经本指南中解释了如何在实现四种服务类型：私有服务，公共服务，伙伴服务和内部服务。 下表中定义了每种导出属性类型的许可设置，以及intent-filter元素的各种组合，它们AndroidManifest.xml文件中定义。 请验证导出属性和intent-filter元素与你尝试创建的服务的兼容性。
AI 科技评论按：这篇博客来自 Jetpac（现被谷歌收购） CTO、苹果毕业生、TensorFlow 团队成员 Pete Warden。文中讨论了一个很容易被机器学习领域的研究人员们忽略的问题：你是否真的清楚数据对模型表现有多大影响，同时你又有没有付出适当的精力在改善你的数据上呢？已经为生产环境开发过模型的研究人员相信已经对这件事足够重视，不过也不妨重温一下其中的重要思路。
大数据分析与机器学习已成为当今商业决策和科学研究中的关键组成部分。本文将深入探讨大数据技术的背景和原则，并结合实例介绍一些常见的大数据分析和机器学习技术。
这是一篇迟来的文章，我本应该在很早之前写完，但是一直都发现时机不够成熟。去年，在经历了多个低代码前端项目的售前，以及一个低代码项目的技术实践强化，国内的 IT 企业缺乏对于『开发者体验』缺乏系统性的思考。
两个月前，我发表了一篇介绍性文章， 成为一名 Jenkins 贡献者的旅程。在那篇第一次发表的文章 review 过后，学习到了我们可以参与和贡献的多种途径。 因此，在这个站点仓库中有对首次、基础的贡献的描述。
R是一种流行的开源编程语言，专门用于统计计算和图形。它被统计学家广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R的优势之一是允许用户创作和提交自己的包，因此它具有高度且易于扩展的特点。众所周知，R社区非常活跃，并且因为不断为特定研究领域添加用户生成的统计软件包而着称，这使得R适用于许多研究领域。
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