摘要： BloomFilter——大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL。给一个URL，怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢？稍微想想，就会有如下几种方案： 1. 将访问过的URL保存到数据库。 2. 用Has... 阅读全文

摘要： 1 综述(1)什么是特征选择特征选择 ( FeatureSelection )也称特征子集选择(Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( AttributeSelection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。(2)为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：Ø 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。Ø 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。特征选择能剔除不相关(irrel 阅读全文