GitHub链接:https://github.com/waleedka/hiddenlayer
最近,微软的「开源版图」又增添了一抹新的色彩:Lumos库也开源了。Lumos是一个Python库,用于网络应用程序中的度量回归的自动检测与诊断。
R², RMSE, MAE 如果你像我一样,你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标,而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准,但在什
距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。
Scikit learn 也简称sklearn,是机器学习领域当中最知名的python模块之一。
应该用 import os 风格而非 from os import *。这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。
在机器学习领域,CatBoost是一个备受欢迎的梯度提升库,它以其出色的性能和灵活性而闻名。尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标,但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中,我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。
随着业务发展和数据量的增加,大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式,由于部门业务特点的关系,spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时,数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注,而通常做法是根据业务特点,额外开发job如报表或者检查任务,这样会比较费时费力。
K近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,广泛应用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的K近邻算法,包括算法原理、距离度量、K值选择、优缺点,以及使用代码示例演示KNN在实际问题中的应用。
年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说,这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库,因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中,我们都会在博客中选取我们认为在Python社区
时间序列预测是机器学习的一个重要领域。说它重要是因为有很多预测问题都涉及时间成分。然而,虽然时间成分补充了额外的信息,但与其他预测任务相比,时间序列问题更难以处理。
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python(4)——PQ数据导出&写回SQL
k近邻法(或简称为kNN)是一种易于理解和实现的算法,也是一种功能强大的工具。
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访,原载于 towardsdatascience,我们对其进行了编译整理,采访内容如下文。
除了一体化代码之外,我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统,作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标,使用它们,构建基于指标的仪表板,设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
一句话评价: 这可能是市面上(包括国外出版的)你能找到最好的讲python自然语言处理的书了
OpenTelemetry今年在Kubecon有很大的参与。这篇文章作为给大会的项目更新,并描述了我们明年的里程碑。
此外,Kaolin 库还可以大大降低为深度学习准备 3D 模型的工作量,代码可由 300 行锐减到仅仅 5 行。
大型互联网的系统一般会架构散布于多个数据中心和一些私有/公有云,由真实物理机以及虚拟机组成。架构中部署的关键工具包括实现报警的Zabbix,以及一个采集、聚合和存储度量的六阶段流水线。流水线主要由开源
当我们测试语音识别相关的系统,衡量性能是非常重要的,一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率,比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等,其实就是语音识别提供的服务,因此也需要测试相关的指标。
在阅读之前,请一定要查看第 1 部分和第 2 部分!
之前几期的监控肯能有人不大认同,你这一个是特殊时期分析问题的,一个是分析日志的,我要的是正常人用的那种监控,正常人的那种
如果您使用监控系统(如Zabbix或Nagios),那么您就知道监控的工作原理。简而言之,它可以描述如下:监控系统接收各种指标(CPU /内存使用,网络利用率等)。一旦其中一个指标的值超出预定阈值,它就会激活相应的触发器,监控系统会通知您其中一个指标超出正常限制。通常手动设置每个度量的阈值,这不太方便。
如何使用thefuzz 库,它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外,我们将学习如何使用process 模块,该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。
在这篇文章中,我们将讨论一般情况下的机器学习的方法以及其与数据库之间的交互途径。如果你是一个不知从何开始学起的初学者,有兴趣知道到底为何我们需要机器学习,并且疑惑它近期为何备受欢迎,我将会回答你所有的问题。此文中,我们将使用Python 3作为讲解语言,因为它是学习机器学习中的一个相对简单的工具。
我们曾经分享过一篇文章,云时代的DBA,何去何从?,在文中我们讨论了Oracle最近几年重点转而向云的变革,它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。 云技术改变了数据库领领域的竞争
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设,有提到早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
对于金融方面的计算和分析,往往会忽略科学计算方面精度控制的问题。 该问题针对于 Python2 & Python3
来源:DeepHub IMBA本文约1700字,建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础,包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
作为一名数据分析师,当我初次接触数据分析三剑客(numpy、pandas、matplotlib)时,感觉每个库的功能都很多很杂,所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程(文末附链接);后来,当接触了机器学习库sklearn之后,才发现三剑客也不外如是,相比sklearn简直是小巫见大巫;再后来,又开始了pyspark的学习之旅,发现无论是模块体积还是功能细分,pyspark又都完爆sklearn;最近,逐渐入坑深度学习(TensorFlow框架),终于意识到python数据科学库没有最大,只有更大……
在任何应用程序中,缺乏可观察性就像骑自行车时蒙上眼睛一样。唯一不可避免的结果就是崩溃,而崩溃总是伴随着代价。当我们获得可观察性时,这个代价往往是我们唯一关注的,但这不是唯一的代价。可观察性的另一个成本通常一开始不会被解决,直到它变得比崩溃的成本更令人痛苦,这是指维护成本和适应性成本。
该文介绍了Nilearn库的介绍,该库在神经影像数据处理方面非常有用,可以用于执行多体素模式分析、解码、模型预测、构造功能连接、脑区分割、构造连接体等功能。安装该库的方法是使用pip,建议使用anaconda环境。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言,在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念,帮助您更好地理解和应用统计学知识。
DoorDash 是美国版的饿了么或美团外卖。基于 Python 2 和 Django 的单体应用无法持续,DoorDash 于是拆分单体应用,在对比 Kotlin、Java、Go、Rust、Python 3 后,他们确定用 Kotlin 写后端服务。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义,无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型:数值
通常情况下,在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景:
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
作者:崔家华 东北大学|模式识别与智能系统研究生 量子位 已获授权编辑发布 在模式识别领域中,K-近邻算法(KNN算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中,作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识,接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动,简明易懂。 在文章正式开始前,可能你需要这些信息—— Github代码获取: https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本: Python3
【Computing image “colorfulness” with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统(DBMSs)是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”,因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素,其中包括用于缓冲储存器的内存容量,以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目,但是很多情况下,聘请这些专家花费过高。 为了让每个人,甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人,都能轻松地配置DBMS,卡耐基梅隆大学的学生
在数据相关的职业生涯中遇到最痛苦的事情之一就是必须处理不同步的时间序列数据集。差异可能是由许多原因造成的——日光节约调整、不准确的SCADA信号和损坏的数据等等。在相同的数据集中,在不同的点上发现几个差异是很常见的,这需要分别识别和纠正每一个差异。而且当使用它时,可能会无意中抵消另一个同步部分。幸运的是,在新的“动态时间规整”技术的帮助下,我们能够对所有的非同步数据集应用一种适用于所有解决方案。
图像检索是一项重要的计算机视觉任务,它旨在根据用户的输入(如图像或关键词),从图像数据库中检索出最相关的图像。图像检索技术在许多领域中有着广泛的应用,如图像搜索引擎、图像版权认证、医学影像分析等。 这篇博客将带您入门图像检索的基本概念、方法和常用的技术。
人类学习就是从经验中获得知识和技能,人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验,然后再对经验进行梳理、分析和研究,最后形成知识和技能。
作者 | Matt Anger 译者 | 盖磊 策划 | 万佳 美国外卖平台 DoorDash 原先的代码库是基于 Django 的单体应用。之前这个平台对业务的支持能力已逼近天花板。为给送餐服务提供更坚实的基础,DoorDash 需要全新设计的技术栈。新平台应能很好地支撑企业的未来增长,并支持团队在构建中持续推陈出新,用上更好的模式。 原系统的每次发布都需更新大量的节点,这显著增加了所需的发布时间。并且每次部署中都有大量的提交,一旦部署存在问题,难以通过对分定位(Bisecting))发现具体导致问题
决策树算法是一种常用的机器学习算法,适用于处理分类和回归问题。在Python数据分析中,决策树算法被广泛应用于预测分析、特征选择和数据可视化等领域。本文将详细介绍决策树算法的原理、Python的实现方式以及相关的实用技术点。
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