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最新推荐文章于 2025-12-02 18:57:44 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 18:57:44 发布 · 106 阅读 · 0 ·
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博客提及某软件的相关情况，主要包含安装步骤，同时强调使用该软件不用进行注册，为用户使用提供便利。

1.安装
2.不用注册
3.在这里插入图片描述

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基于spark的机器学习算法实现
06-29
本项目主要是对一些常用的算法的实现，以及基于spark的机器学习算法实现。 目前以实现的功能有： * 数据预处理 * 基于spark的LR逻辑回归分类 * 基于spark的DT决策树分类
基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法
JavaEdge全是干货的技术号
04-16 2031
0 相关源码 1 朴素贝叶斯算法及原理概述 1.1 朴素贝叶斯简介 ◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法 ◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法 ◆ 朴素贝叶斯算法实现简单,效果良好,是一种常用的机器学习方法 1.2 贝叶斯定理 ◆ 朴素贝叶斯算法的一个基础是贝叶斯定理 贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描...
Spark机器学习——逻辑回归分类算法
a805814077的博客
04-22 2181
Spark机器学习之逻辑回归分类算法实现
基于Spark的机器学习平台设计与实现
04-28
论文主要针对机器学习任务中的常见场景，基于Spark平台设计和实现了其 中经典的算法，包括并行化的线性回归、支持向量机、KMeans聚类算法，基于 图计算模型抽象的矩阵分解、PageRank算法，以及数据流KMeans聚类算法...
基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法
JavaEdge全是干货的技术号
04-17 1684
0 相关源码 1 k-平均算法(k-means clustering)概述 1.1 回顾无监督学习 ◆ 分类、回归都属于监督学习 ◆ 无监督学习是不需要用户去指定标签的 ◆ 而我们看到的分类、回归算法都需要用户输入的训练数据集中给定一个个明确的y值 1.2 k-平均算法与无监督学习 ◆ k-平均算法是无监督学习的一种 ◆ 它不需要人为指定一个因变量,即标签y ,而是由程序自己发现,给出类别y...
spark机器学习-分类回归总结
lixia0417mul2的博客
02-05 3119
1.spark支持的分类包括以下几个场景： a.二分类，顾名思义就是只分成A和B两类 b.多分类 分成A，B，C，D等多个分类 不支持多标签分类，所谓的多标签分类是指一个样本可以属于多个分类，也就是比如样本X既属于A分类又属于B分类，spark目前不支持 分类的算法主要有逻辑回归分类算法，决策树，随即森林等，不管是哪种算法，不同点主要在于支持的分类数量和样本数量的限制不同，评价分类算法的好坏的标志主要是看准确性和areaUnderRoc值 2.线性回归与分类的主要区别是预测的结果是实数值，而不是离散值，
手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark构建回归模型
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
05-29 2837
我们选择[Bike Sharing数据](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/)来做实验，预测共享单车的需求。我们将深入挖掘数据并应用GBDT决策树来进行预测。最后我们使用CrossValidator, ParamGridBuilder对每个回归器进行参数调整来找到最佳超参数。同时，在文章末尾，我们还对模型性能调优提出了几点建议。............
SparkML机器学习实战：应用回归算法，预测二手房价格
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
07-05 2559
受某房产中介委托，需开发一套机器学习系统，当用户将要售卖的二手房挂到二手房网站上时，该机器学习系统能自动根据该二手房的相关信息给出合理的销售价格预测，以指导客户报价。本案例所使用的数据集为纯文本文件，说明如下：   数据集路径：/data/dataset/ml/house/train.csv1、启动HDFS集群   在Linux终端窗口下，输入以下命令，启动HDFS集群： 2、启动Spark集群   在Linux终端窗口下，输入以下命令，启动Spark集群： 3、启动zeppelin服务器   在Linux
手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark构建分类模型
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
05-10 5055
本文，我们将介绍如何利用Spark构建分类模型。我们会介绍分类模型【逻辑回归、随机森林、梯度决策树】的基础知识以及如何通过Spark MLib来使用这些模型。分类通常通常是指将事物分成不同的类别。 以上就是今天本文所要分享的内容，借助泰坦尼克号乘客数据，我们通过三个机器学习算法来预测乘客是否幸存。并详细讲解了如何通过Pyspark对数据进行分析、清洗、异常值填充、特征工程以及参数搜索模型调优，最后我们还分析比较了随机森林和梯度提升决策树的异同，以及介绍了一些性能评估指标及可视化的方法。.........
Spark机器学习：保序回归算法
meng_shangjy的博客
04-04 1098
保序回归即给定了一个无序的数字序列，通过修改其中元素的值，得到一个非递减的数字序列，要求是使得误差（预测值和实际值差的平方）最小。比如在动物身上实验某种药物，使用了不同的剂量，按理说剂量越大，有效的比例就应该越高，但是如果发现了剂量大反而有效率降低了，这个时候就只有把无序的两个元素合并了，重新计算有效率，直到计算出来的有效率不大于比下一个元素的有效率。MLlib使用的是PAVA（Pool Adja...
掌握Spark机器学习库-07-回归分析概述
weixin_34219944的博客
10-14 103
1）回归与分类算法的区别 回归的预测结果是连续的，分类的预测结果是离散的。 2）spark实现的回归算法有： 3）通过相关系数衡量线性关系的程度 转载于:https://www.cnblogs.com/moonlightml/p/9787938.html...
spark之常见的机器学习算法
霜叶的博客
10-05 3340
1、分类、回归、聚类 分类回归是一种重要的机器学习和数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 即： 向量X=[x1,x2...xn]但标签C=[c1,c2...,ck]的映射F(W,X)=C 聚类是一种无监督学习的方法，将无标签数据聚类到不同的簇中 spark.ml支持的分类与回归算法 2、常见算法实例介绍 2.1、逻辑回归： 2.1.1、逻辑斯蒂分布 2.1.2、二项LR：
Java 泛型详解：类型参数的力量
ZHE|张恒的博客
11-28 1212
本文系统讲解了Java泛型的概念与使用方式。泛型通过在类或方法中引入类型参数，提高了代码的类型安全性和复用性。主要内容包括：1）泛型的基本语法，如定义泛型类和接口；2）泛型方法及其类型推断；3）三种通配符（?、? extends T、? super T）的使用场景；4）边界限制和多重限制；5）泛型的优缺点，如类型安全与类型擦除的影响；6）常见陷阱，如静态上下文和instanceof的限制。泛型是现代Java编程的重要特性，能显著减少类型转换和运行时错误。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1196
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
Plugin ‘org.springframework.bootspring-boot-maven-plugin‘ not found的解决方法
2509_94105214的博客
11-30 272
尝试使用 VPN 或更换网络环境，然后再次执行 Maven 构建命令。出现这个报错通常是因为 Maven 无法找到相应的 Spring Boot Maven 插件。如果仍然有问题，请提供更多详细信息，例如完整的错误堆栈跟踪和你的 Maven 配置，以便我更好地帮助你解决问题。如果没有，可以将相应的配置添加到父项目的。执行 Maven 的清理命令，然后重新构建项目。这将清除所有已编译的类文件和错误的依赖缓存，并重新下载正确的依赖。如果你的项目是基于父项目的，检查父项目的。
基于Springboot2+Vue2的旅游景点购票系统
自学网站s.jf3q.com,菜鸟的成长之路
12-02 784
本系统是一个集旅游景点信息展示、在线购票、用户游记分享与互动交流于一体的综合性平台。核心价值在于提供便捷的景点门票预订服务，同时构建活跃的旅游社区，促进用户间的经验分享。
Java 缓冲区优化
最新发布
qq_43427354的博客
12-02 823
在 Java 中，缓冲区（Buffer） 是一块用于临时存储数据的内存区域，核心作用是协调数据生产者和消费者的速度差异，减少频繁 I/O 操作或数据拷贝的开销，提升程序性能。它本质是 “数据中转站”，避免了直接对原始数据源（如文件、网络流、数组）的频繁读写，通过 “批量处理” 优化效率。
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