海盐味橘色汽水

安装 报错处理 put、del、get操作 put命令用来设置键值对数据，get命令用来根据key获取值。 watch操作 watch用来获取未来更改的通知。 将上面的代码...

服务发现介绍 服务发现要解决的也是分布式系统中最常见的问题之一，即在同一个分布式集群中的进程或服务，要如何才能找到对方并建立连接。本质上来说，服务发现就是想要了解集群中是否...

前言MD001-HeadinglevelsshouldonlyincrementbyonelevelatatimeMD002-Firstheadingshouldbeato...

数据迁移之后需要做的是数据校正，这里使用python+数据库模块实现连接数据库PGpsycopg2https://www.jianshu.com/p/34afe407259...

简单来说，数据迁移工作分作三步：1.表结构迁移。2.表数据迁移。3.数据对比校正...

alter table [tablename] ... alter column_name ... create index ... drop index ... join...

* delete from [table] where ... * update [table] set [field=newvalue,...] where ... 使用...

1. sql server 2014 win10 版 2. postgresql 12.0...

在电子商务中，用户行为一般包括：网页浏览、购买、点击、评分和评论等。 youtube上的用户主要精力放在观看视频上，因此他们只有在特别不满意或者特别满意时才会评分，因此二级...

由来：用户在有明确需求的情况下，可以借助分类信息找到自己的商品。但面临信息过载的时代，需要一个工具，也就是个性化推荐工具。 分类目录：如好123，将热门常用网站分门别类。 ...

AdaBoost是前向分布加法算法的特例。这时，模型是由基本分类器组成的加法模型，损失函数是指数函数 分类：二叉分类树（指数损失函数）；回归：二叉回归树（平方损失函数）。 ...

如果满足上述条件，可以构成一个内积封闭的希尔伯特空间，必能找到合适的映射Φ(x)。 即无核，线性可分场景。可以先用这种试试 多项式核函数可以实现将低维的输入空间映射到高纬的...

逻辑斯谛回归分为二项与多项一个事件发生的概率与其不发生的概率的比值的对数几率是输入x的线性函数最大熵模型（注意是判别模型）学习概率模型时，在所有可能的概率（分布）中，熵最大...

基础知识：熵与基尼指数均表示混乱程度(越大越混乱)特征选择生成算法（以C4.5为例）拟合及剪枝...

朴素贝叶斯=特征条件独立+贝叶斯定理后验概率最大化等价于期望风险最小化参数估计极大似然估计例子贝叶斯估计克服估计概率为0的情况（分子加lamda，分母加k*lamda）例子...

例子。依次使用SGD，直至没有数据点被误分类...

整体方法步骤三要素模型：包括假设空间与决策（或条件分布）函数策略：确定损失函数和风险函数（经验风险或结构风险）算法：解析解或数值计算留出法和交叉验证法留出法：即训练集：验证...

K近邻模型存在三个基本要素，距离度量、k值的选择和分类决策规则模型：没有显示形式三个基本要素确定了，输入输出的映射也就决定了度量距离k值的选择（选用交叉验证法）分类决策规则...

损失函数和风险函数损失函数风险函数经验风险经验风险是样本呈现的风险，样本数量越大，经验风险越逼近真实风险例子结构风险防止模型过于复杂（防止过拟合）例子模型评估方法训练误差，...