前言 近段时间在了解分布式时，经常绕不开一个算法: 一致性哈希算法。于是在了解并实践这个算法后，就有了此文章。 算法间的对比 在分布式分片中，存在着几种算法: 取模，分段，一致性 hash。 取模 分段 一致性哈希 上层是否感知 是 是 否 迁移成本 高 高 低，只涉及相邻节点 单点故障影响 高 高 ...
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2021-02-04 12:15:26
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今日学习：《机器学习十讲》第六讲，考研择校相关信息处理。 scala学习： package com.chapter01.datatype object TypeDemo02 { def main(args: Array[String]): Unit = { println("Long的最大值：" + ...
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2021-02-02 11:23:01
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一个好的项目名能让你一眼就知道它是什么。500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code，字如其名，是一个旨在收录 500+ 相关 AI 机器学习、深度学习、计算机视觉、NLP 项目代码的项目。而 ...
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2021-02-01 12:56:11
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1..NET平台开源项目速览(19)Power BI神器DAX Studio 2..NET平台开源项目速览(18)C#平台JSON实体类生成器JSON C# Class Generator 3..NET平台开源项目速览(17)FluentConsole让你的控制台酷起来 4..NET平台机器学习组件 ...
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2021-02-01 12:39:08
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1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发 ...
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2021-02-01 12:24:44
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sklean数据集 sklearn.datasets 加载获取流行数据集 datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据包含在datasets里 datasets.fetch_*(data_home=None) 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表 ...
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2021-01-29 12:02:49
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有监督学习的一般流程： 过拟合问题：所选模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测很差。 模型选择的方法： ①正则化：把对已知数据的训练误差和模型复杂度降到最小。 ②交叉验证，数据比较少时，将数据集随机切分，组合为训练集和测试集。 Scikit-learn ...
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2021-01-27 14:02:50
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无监督学习 通俗来讲，无监督学习就是没有目标值 无监督学习包含算法 聚类 K-means(K均值聚类) 降维 PCA K-means原理 K-means的聚类效果图 K-means聚类步骤 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中 ...
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2021-01-26 12:18:25
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朴素贝叶斯算法 什么是朴素贝叶斯分类方法 条件概率与联合概率 联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率 记作：P(A,B) 特性：P(A, B) = P(A)P(B) 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 记作：P(A|B) 特性：P(A1,A2|B) = P(A1| ...
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2021-01-22 12:09:06
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K-近邻算法 什么是K-近邻算法 你的“邻居”来推断出你的类别 1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 1.2 距离公 ...
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2021-01-16 11:59:04
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