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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