为了排名，我需要让row_number是一个pyspark数据帧。我看到在pyspark的窗口函数中有row_number函数，但这是使用HiveContext所必需的。我尝试用HiveContext替换sqlContext self.sc = pyspark.SparkContext()
#self.sqlContext = pyspark.sql.SQL
浏览 0提问于2016-10-30得票数 2
我正在使用catboost制作一个多类预测模型，最终的解决方案应该具有最小的对数损失误差，但在catboost中不存在对数损失，他们有一个称为“多类”的损失函数。它们都是一样的吗？如果不是，那么我如何用对数损失来衡量catboost模型的准确性呢？
浏览 96提问于2020-06-22得票数 0
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PyTorch的负对数似然损失，被定义为：因此，如果损失是用一批中的一个标准权重计算的，则损失的公式总是：
正确类别=0损失= -1 * 0.5
那么，如果在计算损失时不涉及日志函数，为什么称之为“负对数似然损失”呢？
浏览 2提问于2021-09-25得票数 3
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科学学习逻辑回归中损失函数的代码是：然而，它似乎不同于对数损失函数的常见形式，即：(请参阅)
有谁能告诉我如何理解科学学习逻辑回归中
浏览 0提问于2019-04-23得票数 1
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正如您在图像中看到的，MCT零神经网络使用损失函数，该函数使用AlphaGo概率和值作为地面实况标签。我正在尝试理解神经网络的输出是否被视为对数(例如实数)或原始概率(0,1)。在损失函数中，MCTS概率(我确信它位于0,1)是向量乘以NN概率的对数。这是损失中的一个负项，但是关于两个向量的相似性，这个项的</
浏览 3提问于2017-11-06得票数 1
我想知道在使用Pyspark对数据帧应用MAX函数后，如何应用过滤函数。 示例:显示薪资最高的员工姓名。在sql中， select ename from emp where sal=(select max(sal) from emp) ; 我想在Pyspark中对dataframe应用相同的逻辑。
浏览 17提问于2020-06-22得票数 0
我想将目标检测的损失改为目标检测的损失(例如SSD)，Q2 :是否可以使用定义损失对数据集上的ssd_mobilenet进行微调？它是好的还是必须用我的损失函数从头开始训练ssd_mobile？
浏览 1提问于2019-11-20得票数 0
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Keras对数损失函数
、、、
我必须将以下损失函数应用于角膜缘：这是我的密码：input_ = Input(shape=input_shape, name='inputar-model")return model
损失函数
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
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我知道我可能会将损失函数改为以下之一：
损失:需要使用的损失函数为str、“铰链”或“log”或“modified_huber”。默认为“铰链”。铰链损失是标准线性支持向量机模型使用的裕度损失。对数损失是logistic回归模型的损失，可用于二值分类器的概率估计。'modified_huber‘是另一个平滑的
浏览 5提问于2014-05-09得票数 2
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我是PySpark的新手。我创建了spark dataframe，并且我有一个" countries“列，其中包含国家列表。如何通过存在于国家/地区列表中的单个国家/地区来groupBy我的数据帧 +-----------------++-----------------+
| [
浏览 4提问于2019-10-09得票数 0
文件上说：当我们使用“modified_huber”损失函数时，使用了哪种分类算法？是支持向量机吗？如果是的话，它怎么能给出概率估计，这是它不能做的铰链损失？
浏览 0提问于2017-07-06得票数 3
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我使用的是Spark 1.5.2和Python 2.7.5。我在pyspark repl中运行了以下代码：ctx = SQLContext(sc)
[Row(group=u'a', total=4, cr=0.5), Row(group=u'b', total=3, cr=0.6666666666666666)]
然而，当我尝试的</e
浏览 16提问于2017-02-06得票数 0
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我在SAS中有运行一个相当简单的Proc回归的现有代码。我需要将其转换为PySpark。 我希望在PySpark中运行线性回归，并指定截距应为0。我在data_input上有两个输入列(INPUT1和INPUT2)和一个输出列( output )，另外还希望应用INPUT1权重=1- INPUT2权重的限制。我的代码目前看起来是这样的，但我看不到在哪里可以添加所需的设置： vectorAssembler=VectorAssembler
浏览 34提问于2020-01-08得票数 0
当我们有超过3个节点来分发数据时，pyspark.sql.functions下的"last“函数在spark上返回不一致的结果。from pyspark.sql.types import DoubleType
numeric = sqlContext.createDataFramecolor").agg(F.last("v1&
浏览 1提问于2017-02-02得票数 1
1回答
在拟合时，损失是NaN
、、、
我正在尝试用TensorflowJS制作python版本的Tensorflow的相同示例。不幸的是，当我运行脚本时，我不知道为什么训练时记录的损失值是NaN。我想要实现的是一个简单的文本分类，它根据训练好的模型返回0或1。这是我正在关注的Python教程import * as tf from '@tensorflow/tfjs'
/&#
浏览 1提问于2018-08-27得票数 2
我有一个定制的损失函数。为了体验如何在验证过程中计算损失，我更新损失函数如下： return 0 * tf.reduce_mean(input_tensor向其添加一个常量值，如1，这样损失函数总是返回值1。
现在，当我对数据运行model.evaluate时，tensorflow将损失值显示为1.0567。为了进一步实验，我将损失</
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
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我用来进行GRU实验的代码。print(loss,acc) opt.step() k+=1 grad_fn=<SelectBackward>) 损失为对于这些简单的输入数据，GRU损失是如此之大。原因何在？这段代码中
浏览 40提问于2020-10-15得票数 2
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校准图是预测的和实际的概率(参见http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.calibration.calibration_curve.html可以用损失函数来优化这条曲线的线性度吗？对数损失实际上是根据KL散度来优化这条曲线吗？
浏览 0提问于2016-08-01得票数 4
2回答
我们想安装Spark-Alchemy来在Pyspark inside foundry中使用它(我们想使用他们的超对数函数)。虽然我知道如何安装pip包，但我不确定安装这种包需要什么。任何有关使用pyspark的hyperloglog的帮助或替代解决方案都将不胜感激，谢谢！
浏览 51提问于2020-09-30得票数 4
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