质量、效率、成本、安全，是运维工作核心四要素。 AIOps 技术会涉及到数据收集方面的基础监控，服务监控和业务监控，甚至会涉及到与持续交付流水线的数据和状态整合（比如在软件发布的阶段会自动关闭某些监控项。异常判断时会参考流水线目前的状态）。数据存储与人工智能技术，其中人工智能包括机器学习算法与深度学 ...
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2019-12-29 13:00:06
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特点： 是一个二叉树，元素可以重复利用，可以做回归也可以做分类，分类用最小二乘法，即误差平方和最小 切割方法： 对于可量化的x来说： 切割点通常为两个x的平均值 左右两部分分别取均值，再评判以哪个分割点的误差平方和最小，即第一层根节点为此点 以此为规则，往下迭代，构建出回归树 对于不可量化的x来说： ...
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2019-12-27 12:03:23
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转自"https://www.52ml.net/21391.html" 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！（提示：部分内容摘自网络）。 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。 ...
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2019-12-26 21:00:27
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一、机器学习是什么 机器学习是人类用数学的语言通过大量的数据训练"教会"计算机做出一系列的行为。 二、机器学习的主要算法 ①线性回归算法 衍生的：正则化 ②逻辑回归算法 ③KNN算法 衍生的KD-tree 三、算法介绍 ①线性回归算法 运用线性模型y=ax+b，去拟合数据集，进行数据集的预测。在算法 ...
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2019-12-26 19:48:00
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近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
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2019-12-23 18:52:28
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二、基本概念 1 有监督学习与无监督学习 根据样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值，它从训练样本中学习得到一个模型，然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有监督学习的典型代表是分类问题和回归问题。 无监督学习对没有标签的样本进行分析 ...
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2019-12-23 16:41:39
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摘要 近年来，深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用，并逐渐在性能上超越传统方法。本文对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理。 经典的目标跟踪方法 目前跟踪算法可以被分为产生式(generative model)和判别式(discriminative model)两大类别。 产生式方法运用 ...
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2019-12-21 13:45:08
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转自https://www.cnblogs.com/hum0ro/p/9652674.html，看到介绍的逻辑回归很容易理解算法原理及实现，拿来存档做记录 一直做图像处理算法和视频方面的嵌入式应用软件，早起研究和应用过神经网络算法，一直没有了解其他分类的机器学习算法，这段时间用空学习研究这些算法，如 ...
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2019-12-17 13:05:47
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分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同 时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础 在计算 特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值 的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。 首先从 ...
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2019-12-15 01:04:42
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我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。 它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它 是如何工作的。 K-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常 ...
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2019-12-14 21:12:58
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