机器学习算法数不胜数，要想找到一个合适的算法并不是一件简单的事情。...但是每次都进行这一操作不免过于繁琐，下面小编来分析下各个算法的优缺点，以助大家有针对性地进行选择，解决问题。 ?...5.决策树 优点： 1）能够处理不相关的特征； 2）在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的分析； 3）计算简单，易于理解，可解释性强； 4）比较适合处理有缺失属性的样本。...缺点： 1）忽略了数据之间的相关性； 2）容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合）； 3）在决策树当中,对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。...本文转载自网络
创建表时设置 设置表 SOME_TABLE 自增起点为 101。...CREATE TABLE `SOME_TABLE` (ID INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT) AUTO_INCREMENT=101; 随时设置 设置表 SOME_TABLE 自增起点为...ALTER TABLE `SOME_TABLE` AUTO_INCREMENT=101; 全局设置自增的间隔 针对所有表，每次自增从 += 1 变成 += 3。...mysql> SET AUTO_INCREMENT_INCREMENT=3; 全局设置自增的起点 针对所有表，默认自增起点为 101。
四、 忽略数据集中属性之间的相关性。...3 遗传算法的优缺点 遗传算法的优点： 一、 与问题领域无关切快速随机的搜索能力。 二、搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。 三、搜索使用评价函数启发，过程简单。...三、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。 4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点 KNN算法的优点： 一、 简单、有效。...但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的（可以考虑用聚类算法先将相关性较大的属性聚类），这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。...在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。 二、需要知道先验概率。
目录 正则化算法（Regularization Algorithms） 集成算法（Ensemble Algorithms） 决策树算法（Decision Tree Algorithm） 回归（Regression...Reduction Algorithms） 聚类算法（Clustering Algorithms） 基于实例的算法（Instance-based Algorithms） 贝叶斯算法（Bayesian...回归算法是统计学中的主要算法，它已被纳入统计机器学习。...人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。 它是一种模式匹配，常被用于回归和分类问题，但拥有庞大的子域，由数百种算法和各类问题的变体组成。...Bayesian Belief Network (BBN)） 贝叶斯网络（Bayesian Network (BN)） 优点： 快速、易于训练、给出了它们所需的资源能带来良好的表现 缺点： 如果输入变量是相关的
另外，如果算法实现简单，那么它与其他算法的组合也就相应地简单。 ②与保守式 GC 算法兼容 后面介绍的保守式 GC 算法中，对象是不能被移动的。...因此保守式 GC 算法跟把 对象从现在的场所复制到其他场所的 GC 复制算法与标记 - 压缩算法不兼容。 而 GC 标记 - 清除算法因为不会移动对象，所以非常适合搭配保守式 GC 算法。...相比其他能使用整个堆的 GC 算法而言，可以说这是 GC 复制算法的一个重大的缺陷。 通过搭配使用 GC 复制算法和 GC 标记 - 清除算法可以改善这个缺点。...②不兼容保守式 GC 算法 GC 标记 - 清除算法有着跟保守式 GC 算法相兼容的优点。因 为 GC 标记 - 清除算法不用移动对象。...4 GC标记-压缩算法 优点 ①可有效利用堆 在 GC 标记 - 压缩算法中会执行压缩，和其他算法相比而言，堆利用效率高。
自噬相关lncRNA预后模型文章套路(肿瘤自噬lncRNA)...--生信自学网光俊 今天我们给大家介绍下生信自学网的”自噬相关lncRNA文章套路”课程，该课程根据最新发表的文章录制。...通过该课程学习，我们可以构建自噬相关lncRNA的预后模型，剖析自噬lncRNA对肿瘤生存的影响。...该课程主要分为3个部分：1）对文章套路进行简介，给大家讲解下载和和整理数据；2）获取自噬相关的基因，通过共表达方法得到自噬相关lncRNA；3）构建自噬lncRNA预后模型，并且验证模型准确性，以及独立预后分析...正常生理情况下，细胞自噬利于细胞保持自稳状态，细胞自噬还可以防止致癌的损伤蛋白质和细胞器的累积，抑制细胞癌变。然而肿瘤一旦形成，细胞自噬为癌细胞提供更丰富的营养，促进肿瘤生长。
场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点： 容易过拟合...理想情况是保持个体分类器的能力而不提高它们的相关性。对每次划分所考虑的属性数很敏感。通常选取logn2+1个属性，其中n是数据集的实例数。...随机森林方法被证明对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项（item）来说很有用。 缺点： 在某些噪声较大的分类和回归问题上会过拟合。...假设条件独立，条件不独立就变成贝叶斯网络了 场景举例：情感分析、消费者分类 优点： 小规模数据集表现好，适合多分类 对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类 缺点： 需要条件独立假设...针对以下三个问题，人们提出了相应的算法 *1 评估问题： 前向算法 *2 解码问题： Viterbi算法 *3 学习问题： Baum-Welch算法(向前向后算法) 优点： 解决了标注问题 缺点： 做了齐次马尔科夫假设及观测股利性假设
Index 决策树算法 分类算法 聚类算法 集成算法（AdaBoost算法） 人工神经网络算法 排序算法 关联规则算法（Apriori算法） 01 决策树算法 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，...2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题。...常见算法 1）C4.5算法 ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。...04 集成算法（AdaBoost算法） AdaBoost算法优点 1）很好的利用了弱分类器进行级联。 2）可以将不同的分类算法作为弱分类器。 3）AdaBoost具有很高的精度。...07 关联规则算法（Apriori算法） Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。...算法类似性 根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。...正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。...决策树计算复杂度不高、输出结果易于理解、对中间值缺失不敏感、可以处理不相关特征数据。其比KNN好的是可以了解数据的内在含义。但其缺点是容易产生过度匹配的问题，且构建很耗时。...简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 1）C4.5算法： ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。
随机森林回归算法原理 随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。...算法原理如下： （a）从训练样本集S中随机的抽取m个样本点，得到一个新的S1…Sn个子训练集; （b）用子训练集，训练一个CART回归树(决策树)，这里在训练的过程中，对每个节点的切分规则是先从所有特征中随机的选择...之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出回归树 一般情况下，回归树算法都一个重要的步骤 – 剪枝，但是在随机森林思想里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现
HAProxy负载均衡策略非常多，HAProxy的负载均衡算法现在具体有如下8种： roundrobin，表示简单的轮询，这个不多说，这个是负载均衡基本都具备的； static-rr，表示根据权重，建议关注...但是一般来说这阶段相关人才跟不上业务的提升，所以购买商业负载均衡已经成为了必经之路。...第三阶段：这时网络服务已经成为主流产品，此时随着公司知名度也进一步扩展，相关人才的能力以及数量也随之提升，这时无论从开发适合自身产品的定制，以及降低成本来讲开源的LVS，已经成为首选，这时LVS会成为主流
机器学习算法我们了解了很多，但是放在一起来比较优缺点是缺少的，本篇文章就一些常见的算法来进行一次优缺点梳理。 ? ?...2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题 四、常见算法 一）C4.5算法 ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准...聚类算法 一、K means 算法 是一个简单的聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k< n。 算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。...EM算法比K-means算法计算复杂，收敛也较慢，不适于大规模数据集和高维数据，但比K-means算法计算结果稳定、准确。...关联规则算法（Apriori算法） Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。
一、前言今天带来的分享是：如何运营好技术相关的自媒体？这次我会从「理论」和「实践」两块去小小分享：「理论」分享清楚里面的商业底层逻辑和框架。对于每个赚钱的案例，底层逻辑和理论都是相通的。...大家有问题可以评论，多多交流一起学习自媒体每个方向都34是通的，这边分享下技术自媒体的商业模式。二、技术自媒体的商业模式2.1 聊一聊商业模式技术自媒体，属于自媒体行业，为什么说是门生意？...2.2 技术自媒体行业的商业模式商业模式的类型，有很多种。技术自媒体的商业模式属于客户关系管理类型，属于：免费的商业模式。...这种案例很常见，比如广告、报纸免费还是不免费、Flickr 图片分享网站等等技术自媒体的商业模式是这样的：免费：长期提供给用户粉丝内容价值，并产生粘性和信任：比如 Java 技术相关的公号，长期为 Java...这时候自媒体主，就可以在公众号推荐这个课程。如果粉丝经过推荐买了这个课程，自媒体主就可以收到了极客时间广告商的广告费和课程的返佣。
反向代理方面：kube-proxy支持TCP和UDP连接转发，默认基于Round Robin算法将客户端流量转发到与service对应的一组后端pod。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。...因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。...缺点：深度学习算法不适合作为通用算法，因为它们需要大量的数据。事实上，对于传统的机器学习问题，它们的表现通常逊色于决策树。...K-Means算法 K-Means算法是一种通用算法，它根据点之间的几何距离（即坐标平面上的距离）进行聚类。这些集群围绕着质心分组，使它们成为球形，并具有相似的大小。...优点：K-Means算法是最流行的聚类算法，因为如果您想预处理数据或者编译有用的功能，它是一种快速，简单和拥有令人惊讶的灵活性的一种算法。 缺点：用户必须指定簇的数目，这并不总是很容易的。
本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。 ?...目录 正则化算法（Regularization Algorithms） 集成算法（Ensemble Algorithms） 决策树算法（Decision Tree Algorithm） 回归（Regression...Reduction Algorithms） 聚类算法（Clustering Algorithms） 基于实例的算法（Instance-based Algorithms） 贝叶斯算法（Bayesian...回归算法是统计学中的主要算法，它已被纳入统计机器学习。...例子： 优点： 快速、易于训练、给出了它们所需的资源能带来良好的表现 缺点： 如果输入变量是相关的，则会出现问题 关联规则学习算法（Association Rule Learning Algorithms
Lanczos算法是一种基于瑞利-里兹方法的正交变换法，该方法在许多有限元软件得到了应用。例如ANSYS中模态分析就有Lanczos算法。 Lanczos基本算法流程： 对i=2,3，......点击这里查看Householder变换 当q<n时，Lanczos算法可得出精确的低阶频率结果。...实际应用的Lanczos算法都是在上述基本算法基础上改进的。...【例1】 如图所示的平面桁架，E = 2.0E11Pa，A = 1E-4m2，ρ=7300kg/m3,采用集中质量矩阵，用Fortran语言自编程序求得前两阶自振频率分别为 231.8679，278.3737...这是算法本身的局限性。
转自 / 算法与数学之美 主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！...但是如果你只是在寻找一个“足够好”的算法来解决你的问题，或者这里有些技巧可以参考，下面来分析下各个算法的优缺点，基于算法的优缺点，更易于我们去选择它。...常见算法优缺点 3.1 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否需要求联合分布），比较简单，你只需做一堆计数即可。...3.2 Logistic Regression（逻辑回归） 逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法（L0， L1，L2，etc），而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。...另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。近邻算法具有较强的一致性结果，随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。
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