PCASEARCH AGGREGATION
回答:可將描述信息中Execute部分的命令復(fù)制出，并ssh到響應(yīng)的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，看下具體執(zhí)行時是什么問題原因?qū)е碌膱?zhí)行失敗，然后解決該問題。若未發(fā)現(xiàn)問題，因執(zhí)行的是stop usdp agent操作，可以嘗試kill到其進(jìn)程，然后重試。
sunxiaoyong0307
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概要 原書對于PCA的講解只有一小節(jié)，一筆帶過的感覺，但我發(fā)現(xiàn)PCA是一個很重要的基礎(chǔ)知識點(diǎn)，在機(jī)器機(jī)視覺、人臉識別以及一些高級圖像處理技術(shù)時都被經(jīng)常用到，所以本人自行對PCA進(jìn)行了更深入的學(xué)習(xí)。 PCA是什么 PCA（Pr...
上一個筆記主要是講了PCA的原理，并給出了二維圖像降一維的示例代碼。但還遺留了以下幾個問題： 在計算協(xié)方差和特征向量的方法上，書上使用的是一種被作者稱為compact trick的技巧，以及奇異值分解（SVD），這些都是什...
主成分分析（Principle Component Analysis，簡稱：PCA）是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器算法，主要用于數(shù)據(jù)的降維。 PCA 基本原理 以有2個特征的二維平面舉例，如圖： 橫軸表示特征1，縱軸表示特征2，其中4個點(diǎn)表示二維的特征樣本。如...
這兩天用學(xué)了主成分分析，用的是PCA。主成分分析就是降維，通過線性組合，把多個原始變量合并成若干個主成分，這樣每個主成分都變成原始變量的線性組合。所以你想看具體哪個特征對結(jié)果的影響大，通過PCA是看不到的...
代碼地址：https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb在這篇文章中，我將盡我所能揭秘三種降維技術(shù)：PCA、t-SNE 和自編碼器。我做這件事的主要原因是基本上這些方法都被當(dāng)作黑箱對待，因此有時候會被誤用。理解它們將...
...0.59。這個結(jié)果并不好。那我們能做什么？主成分分析（PCA）是一種預(yù)處理的方法，它以創(chuàng)建新的綜合預(yù)測因子（即主要成分或PCs）的方式旋轉(zhuǎn)預(yù)測數(shù)據(jù)。它通過這樣的方式分析：第一個成分占預(yù)測數(shù)據(jù)中大多數(shù)（線性）變量或...
...umpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# iris 數(shù)據(jù)的 URLurl = xxx# Pandas DataFramedf = pd.rea...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
一、活動亮點(diǎn)：全球31個節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
