donghao1981-优快云博客

转载数据库恢复技术

---恢复内容开始---数据库恢复技术事务：是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。事物的 ACID 特性：原子性、一致性、隔离性、持续性。恢复的实现技术：建立冗余数据 -> 利用冗余数据实施数据库恢复。建立冗余数据常用技术：数据转储（动态海量转储、动态增量转储、静态海量转储、静态增量转储）、登记日志文件。...

2019-09-20 15:50:00 2489

转载（转引）数据库索引（MySQL）

数据结构和算法基础索引的本质：数据结构，帮助高效获取数据数据库的查询：最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search）、二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构...

2019-09-19 15:30:00 267

转载携程一面凉经

1 介绍一下项目：项目背景，使用的方法1.1 特征组合如何组合的1.2 如何选择的特征，GBDT如何选择特征？（没懂什么意思，gbdt训练的时候应该是用的所有的特征，为什么还会有特征选择）1.3 介绍一下blending方法。1.4 介绍一下所有的模型各自使用的特征？2介绍一下特征提取的方法3 如何对大量的特征进行特征选择？（只答上来一个方面）Filte...

2019-09-17 21:49:00 329

转载一文总结机器学习常见模型

本文致力于对机器学习的相关模型进行学习总结，每个模型大概分成几个部分：模型简介，应用场景，优缺点，优化方法。以及实现demo。首先介绍一下特征工程：特征工程是完成一个机器学习的项目或者比赛的必备知识。特征工程通常包括数据预处理，特征选择，降维等过程。数据预处理：转载于:https://www.cnblogs.com/wzhao-cn/p/11499131.htm...

2019-09-10 18:38:00 335

转载深度学习实战

深度学习框架与应用DNN CNN RNNGoogle Tensorflow, 社区发展资源多facebook Pytorch, Caffe2伯克利 Caffe, 亚马逊 MxNetCaffeCaffe针对图像方面的任务，用于CNN有 python 和 mathlab 的接口通过不同层的叠加实现深度神经网络使用方法1:(...

2019-09-09 16:54:00 201

转载 DFS

1 数岛个数1 1 1 0 11 1 0 0 11 0 1 0 00 0 0 0 0结果为3DFS：深度优先搜索，使用递归的遍历class Solution {public: int numIslands(vector<vector<char>>& grid) { if(gri...

2019-08-17 22:45:00 115

转载机器学习-softmax回归 python实现

---恢复内容开始---Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广，即类标签 y 的取值大于或者等于 2。假设数据样本集为：$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ^{(2)} \right ),\left ( X^{(3)},y ^{(3)} \right )...

2019-08-07 15:20:00 719

转载采样-不均衡数据

不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么...

2019-08-06 16:19:00 1011

转载优化算法-无约束优化

无约束优化的常见算法无约束优化问题可以表示为：$min_{\theta} L(\theta)$其中目标函数 $L(\cdot)$ 是光滑的。如何针对不同的目标函数，不同的应用场景求解一个无约束优化问题是机器学习领域的关注点。经典的优化算法可以分为直接法和迭代法两大类。直接法直接法，就是能够直接给出优化问题的最优解的方法，这种方法能够通过一个解析式直接求出对应的最优...

2019-08-01 17:20:00 1936

转载机器学习-损失函数

有监督学习涉及的常用损失函数及其特点有监督学习中，损失函数刻画了模型和训练样本之间的匹配程度。常用的损失函数有：0-1 损失函数，合页损失函数，对数损失函数，平方损失函数，绝对损失函数，Huber 损失函数等。下面分别介绍几个损失函数。0-1 损失函数对于二分类问题，希望分类器输出的值与样本真实值一致，如果结果与真实结果不一致则相当于对数据造成了损失。最自然的损失函数就是...

2019-08-01 16:34:00 532

转载机器学习-特征降维

机器学习中的数据维度与真实世界的维度本同末离。机器学习中，通常需要将现实世界中的数据进行转化，形成计算机能够处理的数据向量的形式，而往往为了学习到较好的模型，需要的数据向量维度都是非常大的。从而导致了学习一个模型或者算法往往需要大量的资源的消耗，有时甚至产生维度灾难的问题。因此，为了缓解这一问题，又能够保留大部分特征的贡献学习到较好的模型，数据特征降维，即使用一个较低维的数据向量表达高...

2019-07-30 16:43:00 238

转载机器学习-模型评估

评估指标常见评估指标：准确率，精确率与召回率，P-R曲线，RMSE，MASE，MAPE，ROC曲线，AUC值准确率准确率指的是分类正确的样本占总体样本的比率：$Accuracy = {\frac{}{}}$转载于:https://www.cnblogs.com/wzhao-cn/p/11270008.html...

2019-07-30 14:51:00 196

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