【机器学习】怎样在非常大的数据集上执行K-means算法?
在非常大的数据集上执行K-means算法是一个具有挑战性的任务,因为传统的K-means算法在处理大规模数据时会遇到一些问题,比如计算复杂度高、内存消耗大、收敛速度慢等。在本文中,我们将对在大规模数据集上执行K-means算法的挑战进行详细分析,并探讨如何利用并行计算、分布式计算和近似算法等技术来解决这些问题。 计算复杂度分析 在大规模数据集上执行K-means算法时,计算复杂度是一个非常重...
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KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用
本文使用KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用,并尝试使用PCA和LDA这两种数据降维方法对原始特征进行处理再分类,并试评估比较这些分类结果。 参考链接: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#explore KNN和SVM介绍 KNN K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种常见的监督学习算法,...
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训练数据集污染与模型算法攻击将成为AI新的棘手问题
AI的迅猛发展给各行各业带来了巨大的改变,然而,随着技术的进步,我们也面临着一些新的挑战。其中,训练数据集污染和模型算法攻击成为了AI领域的新难题,它们以一种不可忽视的方式影响着模型的性能和社会的公正性。 首先,训练数据集污染是一种恶意手段,通过操纵用于训练模型的数据,攻击者可以影响模型的输出结果。这种攻击虽然隐蔽,但其危害极大,可能导致模型产生错误或有害结果。参考资料指出,一种常见的手段是注.....

AIGC技术解读:数据集、算法、模型和结果处理
人工智能生成内容(AIGC)是利用深度学习等机器学习技术自动生成各种形式的内容,如图像、音频、视频和文本。AIGC 背后的技术解读可以从数据集准备、算法选择、模型训练和结果处理等方面来进行分析。数据集准备数据集对于模型的训练至关重要,数据集越大,模型性能就越好。在AIGC领域,数据集通常是由专业人员或普通用户上传或收集而来,然后进行标注、预处理和清洗。例如,在图像生成方面,我们需要准备一个包含成....
CV之ModelScope:基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人
基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人像卡通化图文教程之详细攻略 建立在线环境 **基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模地址:**https://dsw-gateway-cn-hangzhou.data.aliyun.com/dsw-14046/lab/workspaces/auto-a/tree/CV_test20221016.ipynb 打开在线N....
DL之GRU:基于2022年6月最新上证指数数据集结合Pytorch框架利用GRU算法预测最新股票上证指数实现回归预测
目录基于2022年6月最新上证指数数据集结合Pytorch框架利用GRU算法预测最新股票上证指数实现回归预测# 0、数据集预整理# 1、读取数据集# 2、数据预处理# 2.1、数据清洗# 2.2、时间格式数据标准化# 2.3、定义y_train# 2.4、构造时序性矩阵数据集:基于y重新设计训练集——符合时序性# 2.5、对训练集进行 Z_score标准归一化处理# 2.6、将训练集的df格式转....
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ML之LoR:基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以toad框架全流程讲解
目录基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以toad框架全流程讲解# 1、定义数据集# 1.1、加载德国信用卡数据集#1.2、对各个变量进行EDA分析# 1.3、输出连续型变量的mean、std、min、3种分位数、max# 2、数据预处理# 2.1、对类别型目标变量映射成数值型变量# 2.2、分析每个特征的iv、基尼系数gini、熵entropy、uniqu....
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ML之LoR:基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以scorecardpy框架全流程讲解
目录基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之全流程讲解# 1、定义数据集# 1.1、查看部分数据# 1.2、统计所有变量类型、个数等信息# 2、数据预处理# 2.1、变量筛选# 2.2、分析Woe变量分箱# T1、自动分箱—利用woebin()函数# T2、手动分箱—利用自定义breaks_list参数即可# 2.3、分析变量分箱后可视化—观察是否存在单调性# ....
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