摘要：
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 阅读全文
摘要：
关系数据理论 数据依赖是一个关系内部属性与属性之间的一种约束关系，是通过属性间值的相等与否体现出来的数据间相关联系。 最重要的数据依赖：函数依赖、多值依赖。 函数依赖是指关系中属性间（或者说是表中字段间）的对应关系。定义：设 R 为任一给定关系，如果对于 R 中属性 X 的每一个值，R 中的属性 Y 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
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： 阅读全文
摘要：
深度学习框架与应用 DNN CNN RNN Google Tensorflow, 社区发展资源多 facebook Pytorch, Caffe2 伯克利 Caffe, 亚马逊 MxNet Caffe Caffe 针对图像方面的任务，用于CNN 有 python 和 mathlab 的接口 通过不同 阅读全文
摘要：
1 数岛个数 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 结果为3 DFS：深度优先搜索，使用递归的遍历 BFS：广度优先遍历，使用队列记录 遍历：按照某种顺序访问“图”中所有的节点 顺序：深度优先（找最深的）：栈 广度优先（找最近的）：队列 时间复杂度 O(n+ 阅读全文
摘要：
（搬运工） 逻辑回归(LR)与SVM的联系与区别 LR 和 SVM 都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题，如LR的Softmax回归用在深度学习的多分类中） 区别： 1、LR 是 参数模型，SVM是非参数模型，（svm中的 linear 和 rbf 是 阅读全文
摘要：
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)} \righ 阅读全文