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在python中将大数据集划分为较小的子集

在Python中，可以使用多种方法将大数据集划分为较小的子集。以下是一些常用的方法：

切片（Slicing）：使用切片操作可以快速地将大数据集划分为较小的子集。切片操作可以通过指定起始索引和结束索引来选择数据集的一部分。例如，使用data[start:end]可以获取从索引start到end-1的数据子集。
列表推导式（List Comprehension）：列表推导式是一种简洁的语法，可以根据特定的条件从大数据集中筛选出所需的子集。例如，使用[x for x in data if condition]可以筛选出满足条件的数据子集。
生成器（Generator）：生成器是一种特殊的迭代器，可以逐个生成数据子集，而不需要一次性加载整个数据集到内存中。通过定义一个生成器函数或使用生成器表达式，可以按需生成子集。例如，使用生成器函数def generator(): yield subset可以逐个生成数据子集。
分块（Chunking）：对于非常大的数据集，可以使用分块的方式将数据集划分为多个较小的块，然后逐个处理每个块。这样可以减少内存的使用，并且可以并行处理多个块。可以使用pandas库的read_csv函数的chunksize参数来实现数据集的分块读取。
并行处理（Parallel Processing）：对于需要对大数据集进行复杂计算或处理的情况，可以使用并行处理来加速处理过程。可以使用multiprocessing库或concurrent.futures库来实现并行处理。通过将数据集划分为多个子集，并在多个处理器上并行处理这些子集，可以提高处理速度。

这些方法可以根据具体的需求和数据集的特点选择使用。在实际应用中，可以根据数据集的大小、计算资源的可用性和处理需求来选择合适的方法。对于大规模的数据集和复杂的处理任务，可能需要结合多种方法来实现高效的数据集划分和处理。

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【万字长文】帮助小白快速入门 Spark

语言支持很多，如 Python、Java、Scala、R 和 SQL。提供了种类丰富的开发算子，如 RDD、DataFrame、Dataset。...RDD 中承载数据的基本单元是数据分片。在分布式计算环境中，一份完整的数据集，会按照某种规则切割成多份数据分片。这些数据分片被均匀地分发给集群内不同的计算节点和执行进程，从而实现分布式并行计算。...RDD 包含 4大属性：数据分片，partitions 分片切割规则， partitioner RDD 依赖关系， dependencies 转换函数，compute RDD 表示的是分布式数据形态，...运行划分为两个环节：不同数据形态之间的转换，构建计算流图（DAG）通过 Actions 类算子，以回溯的方式去触发执行这个计算流图题外话，回溯在Java 中也有引入，比如 Stream...每个 Executors 负责处理 RDD 的一个数据分片子集。分布式计算的核心是任务调度，主要是 Driver 与 Executors 之间的交互。

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kfold交叉验证_SPSS交叉验证法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、前言在机器学习建模过程中，通行的做法是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...具体来说就是，如下图，将数据集D分为10等份，每次按照顺序将一份作为测试集，剩下的九份作为训练集。这样就相当于得到了十份不同的数据集，对这10份不同的数据集运行，然后取平均得到结果就可以了。...（图中红色的部分为每次从样本数据集中抽取出来作为测试集的部分。）补充： 1. 如果训练数据集相对较小，则增大k值。...增大k值，在每次迭代过程中将会有更多的数据用于模型训练，能够得到最小偏差，同时算法时间延长。且训练块间高度相似，导致评价结果方差较高。 2.如果训练集相对较大，则减小k值。

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微软和谷歌分别开源分布式深度学习框架，各自厉害在哪？

从基础架构的角度来看，训练过程的复杂性是深度学习模型经常被忽视的一个方面。训练数据集越来越大，越来越复杂。例如，在医疗保健领域，需要使用数百万个高分辨率图像进行训练的模型并不罕见。...结果，训练过程通常要花费很长时间才能完成，并且内存和CPU消耗非常大。思考深度学习模型的分布式的有效方法是将其划分为数据分布式和模型分布式。数据分布式方法采用大型机器集群，将输入数据拆分到它们之间。...模型分布式尝试将模型移至具有特定硬件的加速器，例如GPU或TPU，以加速模型训练。概念上看，几乎所有训练数据集都可以按照一定的逻辑进行分布式训练，但是关于模型的说法却不尽相同。...GPipe在不同的加速器之间划分模型，并自动将一小批训练样本拆分为较小的微批。该模型允许GPipe的加速器并行运行，从而最大限度地提高了训练过程的可扩展性。...在顶级模型中，我们可以看到网络的顺序性质如何导致资源利用不足。下图显示了GPipe方法，其中将输入的迷你批处理分为较小的宏批处理，这些宏批处理可由加速器同时处理。

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机器学习常见的聚类算法(上篇)

聚类算法目的是将数据划分为几个互不相交且并集为原集的子集，每个子集可能对应于一个潜在的概念，例如：购买力强的顾客、尚待吸引的顾客。但是这些概念是算法不知道的，需要我们自己进行阐述。...令表示在属性u上取值为a的样本数，表示在第i个样本划分子集上属性u取值为a的样本数，之后定义属性u的两个取值a和b的VDM距离： ?...k-均值算法思想如下：初始化k个向量根据样本数据距离最近的向量为依据将和一个向量最近的样本划为一类，如此划分子集用从属于某一类的样本均值取代该向量如上进行迭代，直到运行到某一个轮数，或者向量改变小于阈值...，从而形成了以各中心向量为聚类中心的点集。...也就是说，样本本身带有标记信息，已经划好了类别，算法的工作就是为每一组类别的变量找到一个代表向量。

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交叉验证

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一份机器学习模型离线评估方法的详细手册

我们知道，模型训练的时候使用的数据集是训练集，模型在测试集上的误差近似为泛化误差，而我们更关注的就是泛化误差，所以在离线阶段我们需要解决一个问题，那就是如何将一个数据集 D 划分成训练集 S 和测试集...如果说训练集 S 比较大，测试集 T 比较小，那么评估结果的不够稳定准确，可信度较低；如果说训练集 S 比较小，测试集 T 比较大，那么得到的模型很可能与全量数据集 D 得到的模型有很大的差别，这就降低了评估结果的真实性...交叉验证法交叉验证法（cross validation）先将数据集 D 划分成 k 分互斥的数据子集，即 ? ，一般每个数据子集的个数基本相近、数据分布基本一致。...然后每次用一份数据子集作为测试集，其余的 k-1 份数据子集作为训练集，迭代 k 轮得到 k 个模型，最后将将 k 次的评估结果汇总求平均值得到最终的评估结果。...，当 m 无穷大时，取极限可得到。 ? 这也就意味着，当数据量很大时，大约有 36.8% 的样本不会出现在训练集中，也就是这些样本都会作为测试集。

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什么是大模型？

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