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机器学习-kaggle超市客户分类

#本次采用Kmans分析数据 import pandas as pd import numpy as npp from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #设置全部列显示和浮点数格式 #pd.set_option pd.set_opt

Nacos源码之客户端服务订阅机制核心流程

1.Nacos订阅概述 Nacos的订阅机制如果用一句话来描述就是：Nacos客户端通过一个定时任务每6秒从注册中心获取实例列表，当发现实例发生变化时发布变更事件，订阅者进行业务处理（更新实例，更改本地缓存）订阅方法整体流程： 2.定时任务开启其实订阅本质上就是服务发现的一种方式，也就是在

聚类算法的对比与评估

1、用真实值评估聚类（ARI） 1.1 ARI（调整rand指数）

PTA 1107 Social Clusters (30 分)

1107 Social Clusters (30 分) When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some of their hobbies in common. You ar

聚类算法笔记

聚类算法-Kmeans 1.无监督学习与聚类算法有监督学习模型算法，模型需要的样本数据即需要有特征矩阵X，也需要有真实的标签y。无监督学习是指模型只需要使用特征矩阵X即可，不需要真实的标签y，聚类算法是无监督学习中的代表之一。聚类算法聚类算法其目的是将数据划分成有意义或

1107 Social Clusters (30 分)1107 Social Clusters (30 分)（并查集）

When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A "social cluster" is a set of people who have some of their hobbies in common. You are supposed to fi

【转载】How to Use t-SNE Effectively —— （机器学习数据可视化） t-SNE使用指南

原文地址：https://distill.pub/2016/misread-tsne/ 说明：原文是比较有名的一个指南性博文，讲的就是t-SNE技术的一些使用注意事项和说明，属于说明性文章，内容很不错。原文是可以进行可视化交互操作这个t-SNE算法示例的，喜欢进行手动交互操作改算法例子的可以跳转到原文。

图文详述Nacos服务发现源码分析

一、Nacos服务发现流程图相信大家看完下面源码分析，是可以梳理出来的；可以参考：Nacos服务注册源码分析流程图二、找源码入口 spring-cloud-commons包中定义了一套服务发现的规范，核心逻辑在DiscoveryClient接口中；集成Spring Cloud实现服务发现的组件都会实现DiscoveryClient

Github Action 怎么突然间就跑不通了？

有位同事找我帮忙，说是好着急哦，很多东西需要发布，不过之前一直跑的好好的Github Action pipeline却出错了，而且看起来跟权限有关。大概意思就是，这问题就是你们搞坏的啦，赶紧帮我去搞定。我一看这出错信息： ERROR: (gcloud.container.clusters.get-credentials) ResponseError:

多任务学习中的数据分布问题(二)

在上一篇博文《多任务学习中的数据分布问题(一)》(链接：https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15621953.html)中我们提到论文[1]在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/Synthetic节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型。该论文的实验

分布式机器学习常用数据集

今天开始跑分布式机器学习论文实验了，这里介绍一下论文的常用数据集（因为我的研究领域是分布式机器学习，所以下面列出的数据集可能偏向这方面，做其他方向的童鞋参考下就好）。 1. CV数据集（1）FEMINIST 任务：手写字符识别参数说明: 62种不同的字符类别 (10种数字, 26种小写, 26种大写)的

2021-10-04

from __future__ import division, print_function import numpy as np import random import math def iou(box, clusters): x = np.minimum(clusters[:, 0], box[0]) y = np.minimum(clusters[:, 1], box[1]) if np.count_nonzero(x == 0) > 0 or np.coun

[翻译] Kubernetes 101: Pods, Nodes, Containers, and Clusters

[翻译] Kubernetes 101: Pods, Nodes, Containers, and Clusters 原文 Kubernetes 正迅速成为在云中部署和管理软件的新标准, Kubernetes 的功能虽然很强大。也学习难度同样也很大，作为一个新手，如果直接去看官方的文档, 可能会觉得很难理解。 kubernetes 由许多不同的部分组成，很难

文献分析 Squidpy: a scalable framework for spatial single cell analysis

Prograss Challenge demand background Dissociation-based single cell technologies cellular diversity constitutes tissue organization Spatially-resolved molecular technologies acquire data in greatly diverse forms develo

拓端tecdat|R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22879 原文出处：拓端数据部落公众号数据集概述这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。这个数据集的给

实验第二期：Clusters、DRS、HA特性

—————（Clusters）—————1. 创建集群，把所有esxi主机加⼊集群；2. esxi-1单独退出集群；—————（DRS）—————3. 开启DRS；4. winxp-1开机时始终在esxi-1运⾏； 5.winxp-2始终在esxi-2上；6. vc不受DRS控制；（虚拟机替代项）—————（HA）—————7.

数据挖掘与分析练习——蘑菇（涉及聚类、降维）

导入库 import time import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans

【点宽专栏】国信证券——关于量化选股之聚类分析的探讨

前言本文基于《国信技术面量化选股系列：价格路径对收益的影响》（国信证券：20160909）和《基于k-means聚类的多因子特征检验》（国信证券：20161205）两份研报（研报见评论一附件）的思路进行实证和探讨。上述两份研报在下文中分别简称为《价格》和《聚类》。研报内容简述 1.《价格》一文探讨了

Cloud native security for your clusters

https://kubernetes.io/blog/2020/11/18/cloud-native-security-for-your-clusters/ Author: Pushkar Joglekar Over the last few years a small, security focused community has been working diligently to deepen our understanding of security, given the evolving clo

1107 Social Clusters (30 point(s))

1107 Social Clusters (30 point(s)) When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some of their hobbies in common

ambari删除某台机器某一个组件：

curl -u admin:admin -H “X-Requested-By: ambari” -X DELETE http://192.168.0.33:8080/api/v1/clusters/hadoop/hosts/lh-3/host_components/HBASE_CLIENT curl -u admin:admin -H “X-Requested-By: ambari” -X DELETE http://注主节点ip:8080/api/v1/clusters/集群名

task_2异常检测方法—统计学习方法

一、基于统计学方法的异常检测主要原理是：学习一个拟合给定数据集的生成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。也就是说，包括两个步骤，第一，给出概率模型，第二，考虑对象有多大可能符合该模型。根据如何指定和学习模型，异常检测的统计学方法可以划分为两个主要类

YOLOV5——使用 k-means 聚类 anchorbox 数据

训练的标注数据格式如下： [ { "name": "235_2_t20201127123021723_CAM2.jpg", "image_height": 6000, "image_width": 8192, "category": 5, "bbox": [ 1876.06,

《机器学习》周志华note3

聚类大纲 k-means，DBSCAN算法最为常用聚类的概述聚类是将数据集划分为若干组相似对象组成的多个组或簇的过程，使得同一组对象间的相似度最大化，不同组中对象间的相似度最小化。簇是相似数据的集合。聚类分析是一种无监督分类算法。数据集中的数据没有预定义的类别标号，无训练

Cloudera Manager API使用

Cloudera Manager提供了很多API供用户进行访问，因此可以利用其提供的API进行大数据集群中各种服务的状态检测、监控以及服务的启停操作。版本信息 Cloudera Manager 6.2.1 API文档入口 CM通过swagger提供了API文档说明 API使用例子获取集群信息 /clusters /clusters/{clusterNa