衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

  MAE.MSE.RMSE.MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧     MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差                                                  是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差                                                  

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

请支持正版图书, 购买链接 下方内容里面很多链接需要我们***,请大家自备梯子,实在不会再请留言,节约彼此时间. 源码在底部,请自行获取,谢谢! 当开始着手进行一个端到端的机器学习项目,大致需要以下几个步骤: 观察大局 分析业务,确定工作方向与性能指标 获得数据 借助框架分析数据 机器学习算法的数据准备 选择和训练模型 微调模型 展示解决方案 启动.监控和维护系统 接下来,我将对每一个部分自己的心得进行总结. 一.观察大局 当开始一个真实机器学习项目时,需要针对项目的特点,有针对性进行分析.任何

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目.下面是主要步骤: 项目概述. 获取数据. 发现并可视化数据,发现规律. 为机器学习算法准备数据. 选择模型,进行训练. 微调模型. 给出解决方案. 部署.监控.维护系统. 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Reposito

今天查看Kafka 0.10.0的官方文档,发现了这样一句话:Configuration parameter replica.lag.max.messages was removed. Partition leaders will no longer consider the number of lagging messages when deciding which replicas are in sync. 即replica.lag.max.messages参数被正式地移除了,现在topic

针对浏览器的http缓存的分析也算是老生常谈了,每隔一段时间就会冒出一篇不错的文章,其原理也是各大公司面试时几乎必考的问题. 之所以还写一篇这样的文章,是因为近期都在搞新技术,想“回归”下基础,也希望尽量总结的更详尽些. 那么你是否还需要阅读本篇文章呢?可以试着回答下面这个问题: 我们在访问百度首页的时候,会发现不管怎么刷新页面,静态资源基本都是返回 200(from cache): 随便点开一个静态资源是酱的: 哎哟有Response报头数据呢,看来服务器也正常返回了etag什么鬼的应有尽有,

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100 GO USE 库名GO IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除--创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TNAME -

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来

前言:之前一直在搭建项目架构的代码,有点偏离我们的主题(DDD)了,这篇我们继续来聊聊DDD里面另一个比较重要的知识点:领域服务.关于领域服务的使用,书中也介绍得比较晦涩,在此就根据博主自己的理解谈谈这个知识点的使用. DDD领域驱动设计初探系列文章: C#进阶系列——DDD领域驱动设计初探(一):聚合 C#进阶系列——DDD领域驱动设计初探(二):仓储Repository(上) C#进阶系列——DDD领域驱动设计初探(三):仓储Repository(下) C#进阶系列——DDD领域驱动设计初探

1)主机健康监控:网络通信.软硬件错误.磁盘空间.内存使用 2)mysql健康监控: 服务端口(telnet尝试连接).mysqld和mysqld_safe进程.errorlog和复制状态 3)主机性能监控:系统load值.cpu使用率. 磁盘IO量(vmstat+iostat),iops,每秒吞吐量 iostat rMB/s+wMB/s吞吐量很低 util很高表示随机IO很重 r/s+w/s代表iops swap进出量(free获取系统总swap情况和vmstat实时获取swap).网络流量

javascript中的基本排序算法 对计算机中存储的数据执行的两种最常见操作是排序和检索,排序和检索算法对于前端开发尤其重要,对此我会对这两种算法做深入的研究,而不会和书上一样只是会贴代码而已,下面我会一步步从自己的理解的思路来一步步学习各个排序的思想.不过这些算法依赖于javascript中的数组来存储数据.最后我会来测试下基本算法(冒泡排序,选择排序,插入排序)的那个效率更高! 下面啊,我们先可以来封装常规数组操作的函数,比如:插入新数据,显示数组数据,还有交换数组元素等操作来调用不同的排

把布局作为一种信仰(Layout as Religion).                                                                                                                    --Steve McConnell(<代码大全>一书作者)        在 C 语言的早期版本中,由于规定变量的赋值必须在所有变量的声明之前,因此经常能看到如下形式的代码:           void

简单型的修改类似该路径下的模板文件即可(vs版本或安装路径不同路径可能不同) C#: 模板参数参考https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/eehb4faa.aspx <path>\Microsoft Visual Studio 12.0\Common7\IDE\ItemTemplates[Cache]\CSharp\Code\2052\Class\Class.cs 例如添加如下内容 /**********************************

为什么要做正文提取 一般做舆情分析,都会涉及到网页正文内容提取.对于分析而言,有价值的信息是正文部分,大多数情况下,为了便于分析,需要将网页中和正文不相干的部分给剔除.可以说正文提取的好坏,直接影响了分析结果的好坏. 对于特定的网站,我们可以分析其html结构,根据其结构来获取正文信息.先看一下下面这张图: 正文部分,不同的网站,正文所在的位置不同,并且Html的结构也不同,对于爬虫而言,抓取的页面是各种各样的,不可能针对所有的页面去写抓取规则来提取正文内容,因此需要一种通用的算法将正文提取出来

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行

Flask-RESTful 快速入门 hello world from flask import Flask from flask_restful import Resource, Api app = Flask(__name__) api = Api(app) class HelloWorld(Resource): def get(self): return {'hello': 'world'} api.add_resource(HelloWorld, '/') if __name__ ==

怎样查出SQLServer的性能瓶颈 --王成辉翻译整理,转贴请注明出自微软BI开拓者[url]www.windbi.com[/url]--原帖地址 如果你曾经做了很长时间的DBA,那么你会了解到SQLServe的性能调优不是一个精密的科学.即使是,对于为最佳的性能找到最佳的配置也是很困难的.这是因为对于调优来说很少东西是绝对的.例如,一个性能调优可能对某一方面有用,可是却会影响其他的性能. 我曾经做过DBA,在最后7年的日子里,我总结了一套SQLServer调优的清单.当第一次进行SQLSer

Linux内核参数 http://space.itpub.net/17283404/viewspace-694350 net.ipv4.tcp_syncookies = 1 表示开启SYN Cookies.当出现SYN等待队列溢出时,启用cookies来处理,可防范少量SYN攻击,默认为0,表示关闭:什么是SYN Cookies:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-syncookie/ net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 表示

本人看到这篇非常不错的Lucene.Net入门基础教程,就转载分享一下给大家来学习,希望大家在工作实践中可以用到. 一.简单的例子 //索引Private void Index(){    IndexWriter writer = new IndexWriter(@"E:\Index", new StandardAnalyzer());    Document doc = new Document();    doc.Add(new Field("Text",&qu