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加快Python算法的四个方法(四)Dask

CDA数据分析师出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家讲述最后一方面的内容，关于Dask的方法运用。1.简介随着对机器学习算法并行化的需求不断增...

支持向量机(SVM)说明及示例 支持向量机实例讲解

支持向量机（SVM）可以解决支持分类和回归问题，这两个问题的解决都是通过构造函数h来实现的，该函数将输入向量x与输出y进行匹配：y=h（x）优缺点优点：该算法可以基于内核对线性和非线性问题的极限进行建模。它对于“过拟合”也非常可行，尤其是在大空间中。劣势：支持向量机需要大量的内存，由于选择正确...

超简单的神经网络构建方法，你上你也行

全文共2392字，预计学习时长11分钟人工智能，深度学习，这些词是不是听起来就很高大上，充满了神秘气息？仿佛是只对数学博士开放的高级领域？错啦！在B站已经变成学习网站的今天，还有什么样的教程是网上找不到的呢？深度学习从未如此好上手，至少实操部分是这样。假如你只是了解人工神经网络基础理论，却从未踏足如...

人生苦短，自学 python——pandas 的分组操作

四类基本操作之分组索引、分组、变形、合并案例数据说明，作为资深科密，我将使用kaggle上老大职业生涯的投篮数据为例，理论结合案例说明分组运算的基本原理和一些基本操作。老大职业生涯数据统计，其中有5000条数据为空，是当时比赛用来预测的结果数据，因此，该数据与老科真实数据之间会有一定的差异。此外，数...

Polars:最强 Pandas 平替? polar软件中国官网官方

你好，我是坚持分享干货的EarlGrey，翻译出版过《Python编程无师自通》、《Python并行计算手册》等技术书籍。如果我的分享对你有帮助，请关注我，一起向上进击。创作不易，希望大家给一点鼓励，把公众号设置为“星标”，给文章点个“赞”和“在看”，谢谢大家啦~Pandas是久负盛名的Pyt...

自动化的机器学习:5个常用AutoML 框架介绍

AutoML可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML框架。AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点：预处理和清理数据。选择并构建适当的特征。选择合适的模型。优化模型超参数。设计神经网络的拓扑结构（如果使用深度学习）。机器...

Garak大模型漏洞扫描工具 漏洞扫描框架

包括LLM在内的AINLP模型可能存在各种漏洞，例如性能偏差、数据泄露、虚假相关、幻觉、毒性和安全问题。我们必须检测并解决这些漏洞，以解决这些问题并创建更可靠、更值得信赖的模型。此外，我们需要确保有足够的护栏。本文将探讨用于检测模型漏洞的Garak工具包。1、GARAKGarak是一种用...

线性SVM分类 svm是线性分类器吗

核心思想找到一个决策边界（在二维空间中是一条直线，在高维空间中是一个超平面），使得这个边界不仅可以将不同类别的数据分隔开，而且能使分隔两类数据的"间隔"（也就是数据点到决策边界的最小距离）最大化。换句话说：SVM试图找到一条位置最优的"街道"（决策边界），这条"...

pandas 字符串截取 pandas取字符串中的一段

pandas是一个流行的Python数据处理库，提供了许多用于操作结构化数据的函数。其中之一是字符串截取函数。以下是使用pandas字符串截取函数的示例代码：importpandasaspd#创建一个包含字符串数据的数据帧data=pd.DataFrame({&...

10分钟带你了解神经网络基础:反向传播算法详解

作者：GreatLearningTeamdeephub.ai翻译组1.神经网络2.什么是反向传播？3.反向传播是如何工作的？4.损失函数5.为什么我们需要反向传播？6.前馈网络7.反向传播的类型8.案例研究在典型的编程中，我们输入数据，执行处理逻辑并接收输出。如果输出数据可以某种方式影响处...