2017年9月1日
摘要: 本文翻译自Spark 2.2.0 - Cluster Mode Overview (http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html) 一、Spark应用构成(Components) Spark应用由集群上的一组独立的进程集构成,Sp 阅读全文
posted @ 2017-09-01 14:20 guoxiang 阅读(1377) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2017年8月30日
摘要: 前向分步算法与加法模型(forward stagewise algorithm and additive model) (1) AdaBoost:前向分步算法中损失函数取指数损失函数 (2) LogitBoost:前向分步算法中损失函数取的是Logistic Loss (3) GradientBoo 阅读全文
posted @ 2017-08-30 22:57 guoxiang 阅读(512) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2017年8月7日
摘要: Java的序列化机制是通过在运行时判断类的serialVersionUID来验证版本一致性的。在进行反序列化时,JVM会把传来的字节流中的serialVersionUID与本地相应实体(类)的serialVersionUID进行比较,如果相同就认为是一致的,可以进行反序列化,否则就会出现序列化版本不 阅读全文
posted @ 2017-08-07 11:48 guoxiang 阅读(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @SuppressWarnings 简介:java.lang.SuppressWarnings是J2SE 5.0中标准的Annotation之一。可以标注在类、字段、方法、参数、构造方法,以及局部变量上。 作用:告诉编译器忽略指定的警告,不用在编译完成后出现警告信息。 使用: @SuppressWa 阅读全文
posted @ 2017-08-07 11:22 guoxiang 阅读(1198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2017年8月6日
摘要: 线性最小二乘法的原则是使得误差的平方和最小,即 为了使S最小,令其对参数的偏导数为零: 即 即 根据方程1和方程2,得 又∵ ∴ 参考链接:https://math.stackexchange.com/questions/709419/prove-sst-ssessr 阅读全文
posted @ 2017-08-06 19:15 guoxiang 阅读(2211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. Sum Of Squares Due To Error 对于第i个观察点, 真实数据的Yi与估算出来的Yi-head的之间的差称为第i个residual, SSE 就是所有观察点的residual的和2. Total Sum Of Squares3. Sum Of Squares Due To 阅读全文
posted @ 2017-08-06 18:23 guoxiang 阅读(3660) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、协方差 可以通俗的理解为:两个变量在变化过程中是同方向变化?还是反方向变化?同向或反向程度如何?(你变大,同时我也变大,说明两个变量是同向变化的) 协方差定义:Cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] 公式简单翻译一下是:如果有X,Y两个变量,每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“ 阅读全文
posted @ 2017-08-06 17:10 guoxiang 阅读(3733) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2017年8月3日
摘要: Java语言欠缺属性、事件、多重继承功能。所以,如果要在Java程序中实现一些面向对象编程的常见需求,只能手写大量胶水代码。Java Bean正是编写这套胶水代码的惯用模式或约定。这些约定包括getXxx、setXxx、isXxx、addXxxListener、XxxEvent等。遵守上述约定的类可 阅读全文
posted @ 2017-08-03 17:27 guoxiang 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2017年7月30日
摘要: 转自:http://www.iteye.com/news/30875 英文原文:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/comprehensive-guide-regression/ 【编者按】回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的 阅读全文
posted @ 2017-07-30 22:06 guoxiang 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: The 13 Steps for Statistical Modeling in any Regression or ANOVA No matter what statistical model you’re running, you need to go through the same 13 s 阅读全文
posted @ 2017-07-30 21:42 guoxiang 阅读(1648) 评论(0) 推荐(0) 编辑