Génération et Manipulation de Données Aléatoires avec NumPy
Génération de Nombres Aléatoires avec NumPy
NumPy est une bibliothèque fondamentale en Python, indispensable pour le calcul scientifique, l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Une de ses capacités essentielles est la génération de nombres et de tableaux de données aléatoires, qui trouve des applications dans la simulation, les st ...
Publié le 21 août à 15h52
Fondamentaux de Spark MLlib et Statistiques de Base
Types de Données
Spark MLlib propose deux API principales : basée sur RDD et sur DataStream. La bibliothèque gère les vetceurs et matrices locaux pour les données simples, ainsi que les matrices distribuées soutenues par des RDD.
Vecteurs Locaux
Deux types de vecteurs sont supportés :
Dense : Majorité d'éléments non-nuls
Sparse : Majorité d'él ...
Publié le 30 juillet à 03h33