摘要: Redis简介 Redis是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key value数据库。 Redis与其他 key value 缓存产品有以下三个特点: Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启后可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key value 阅读全文
posted @ 2020-03-05 19:29 飞驰的大圣 阅读(253) 评论(0) 推荐(0)
摘要: svm简介 SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。 实例 svm的两个参数: 惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,越不能容忍出现误差,容易过拟合;c越小,容易欠拟合,c过大或过小,泛化能力都会变差 是选择 函数作为k 阅读全文
posted @ 2020-02-22 15:48 飞驰的大圣 阅读(967) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 简介 聚类:一种无监督学习,是先不知道类别,自动将相似的对象归到同一簇中 根据 欧式距离 选择较近的几个点判断类别 欧式距离计算公式 其中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的,事先并不知道给定的数据集应该分为多少个类别才算合适(ISODATA算法通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数 阅读全文
posted @ 2020-02-22 15:42 飞驰的大圣 阅读(483) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 回归算法的本质是解决一个线性方程, 标准估计方法是普通的最小二线性回归。然而,如果没有x满足方程或超过一个x,即解决方案不是唯一的,(常见列多于行)那么就说这个问题是病态的。在这种情况下(病态A),普通最小二乘估计会导致超定(过拟合),或更常见的欠定(下拟合)方程组(A.TA α=A.T b)。 线 阅读全文
posted @ 2020-02-18 09:53 飞驰的大圣 阅读(354) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 概述 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法没办法百分百预测,增加数据维度可提高预测成绩。 k 近邻算法原理 优点:精度高,对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:时间复杂度高O(n),空间复杂度 阅读全文
posted @ 2020-02-18 09:19 飞驰的大圣 阅读(462) 评论(0) 推荐(0)