孤立森林，一种非常高效快速的异常检测算法。

彩笔运维勇闯机器学习：KNN算法，它也是分类中的一种。

本文讨论的GBDT算法，也是基于决策树。

彩笔运维勇闯机器学习，今天我们来讨论一下lasso回归，本期又是一起数学推理过程展示。

本文系统介绍了梯度下降法的数学原理与应用。首先从导数、偏导数等基础概念入手，详细解释了梯度的定义及其在多元函数优化中的意义。然后重点阐述了梯度下降法的核心思想：通过沿负梯度方向迭代调整参数，逐步逼近函数最小值点。文章以一元线性回归为例，展示了梯度下降法的具体计算过程，包括损失函数计算、梯度求解和参数更新步骤。最后指出该方法相比最小二乘法具有更广泛的适用性，可用于各种回归和分类模型。全文通过数学公式和图示相结合的方式，清晰呈现了梯度下降法的理论基础和实现细节。

随机森林的出现，是为了解决决策树对训练数据过拟合的问题而出现的。决策树在训练的工程中，可以让每一个叶子节点的不确定性降为0

决策树是一种常用的机器学习模型，用于分类和回归任务，它通过模拟“树”的结构来对数据进行决策。本节我们详细讨论的是决策树中的分类任务

从本节开始，我们的机器学习之旅进入了下一个篇章。之前讨论的是回归算法，回归算法主要用于预测数据。而本节讨论的是分类问题，简而言之就是按照规则将数据分类

本文通过一个过拟合的例子，使用不同的方法，交叉验证、学习曲线、正则化等方法验证了怎么去评估模型过拟合

在之前的讨论中，讨论的都是线性回归，自变量与结果可以通过一条直线来解释。而今天讨论的问题，自变量与结果可能需要曲线来拟合

今天我们来讨论一下回归算法当中的数学实现

书接上文，上一小节简单介绍了多元回归的基本原理、使用方式，本小节来实践：qps与cpu、内存、磁盘io、网络io之间的关系

之前讨论了一元线性回归，主要是qps与cpu的关系，但是现实中cpu只是系统指标的一部分，还有内存、io、网络等等，本小节就来讨论一下，通过多个系统参数对于qps的影响

书接上文，上一小节简单介绍了一元回归的基本原理、使用方式，作为运维，实践才是最重要的，那本小节就来实践一下我们之前的话题：探索cpu与qps的关系

在运维职业生涯中，qps是一个绕不开的话题，leader经常在问，我们的qps是多少，系统能不能抗住啊？？？老板在问，我们的qps是多少，有没有降本的空间啊？？？面试的时候，面试官问，你们的qps是多少啊。。。。