墨墨导读：Oracle Database 21c 已经在云上提供，线下版本将于2021年上半年提供，这标志着 Oracle 进入了下一个版本周期的创新发布。
以(1)为例，分子可能会为0。但是我们不能使h太大，因为这样截断错误将变得过大。为了解决这个矛盾，我们可以采取以下措施：
在《机器学习宝典》前 6 篇的内容主要都是聊一些关于机器学习中的一些基础常识、模型评估指标、模型评估方法以及数据泄露问题，从这一篇开始聊一些模型的原理的事情。这篇带来的是关于线性回归模型的原理介绍。
在大多数监督性机器学习问题中，我们需要定义一个模型并基于训练数据集预估其参数。计算这些参数的广泛且容易使用的一个技术是通过梯度下降来最小化模型的误差。梯度下降通过在每个步骤最小化成本函数来在许多迭代中估计模型的权重。
误删除了Oracle部分重要数据，已提交，需要恢复。首先尝试Flashback Query闪回数据。
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更84天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述的是实例优化中内存ASMM管理方式
我们可以按照行优先和列优先。 这里我们采用行优先，找出每一行最小值求和，那么最优解一定不会大于这个值,
python动态规划算法的使用过程 📷 使用过程 1、获取相应信息 (商品数量、背包容积、各商品体积和价值) 2、结构的最佳值矩阵。 3、初始化的最佳值矩阵 (上方和左侧留有空白矩阵作为后续运算，但没有结果) 4、根据商品之间的最佳价值公式计算出相应的结果。 5、逆向推导矩阵得到某个商品，或者没有安装。 输出结果。 实例 print('请输入待装物品数量和背包体积(空格隔开):') n, v = map(int, input().split()) # 获取物品数量和背包体积 goods = [] # 初
在实践中，经验丰富的机器学习工程师和研究人员会培养出直觉，能够判断上述选择哪些 可行、哪些不可行。也就是说，他们学会了调节超参数的技巧。但是调节超参数并没有正式成 文的规则。如果你想要在某项任务上达到最佳性能，那么就不能满足于一个容易犯错的人随意 做出的选择。即使你拥有很好的直觉，最初的选择也几乎不可能是最优的。你可以手动调节你 的选择、重新训练模型，如此不停重复来改进你的选择，这也是机器学习工程师和研究人员大 部分时间都在做的事情。但是，整天调节超参数不应该是人类的工作，最好留给机器去做。
在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
无论是什么关系型数据库，尤其在OLTP系统中，索引是提升数据访问速度的常用方式之一，但是不同类型的数据库，对索引碎片的处理可能会略有不同。
回归我们并不陌生，线性回归和最小二乘法，逻辑回归和最大似然法，这些都是我们耳熟能详的事物，在生物信息学中的应用也比较广泛, 回归中经常出现两类问题，欠拟合和过拟合。
癫痫是一种中枢神经系统疾病（CNS），在美国影响约1.2％（340万人），全球影响超过6500万。此外大约每26人中就有一人会在其一生中的某个时刻患上癫痫症。癫痫发作的种类很多，每种都有不同的症状，如失去意识，抽搐运动或混乱。有些癫痫发作在视觉上难以察觉; 患者通常会表现出一些症状，例如在短时间内没有反应或茫然地凝视。癫痫发作可能意外发生，并可能导致诸如摔倒，咬舌头或失去对一个人的尿液或粪便的控制等伤害。因此这些是为什么癫痫发作检测对于怀疑易患癫痫发作的医疗监督患者至关重要的一些原因。
L2正则是一种减少过拟合的一种经典方法，它在损失函数中加入对模型所有权重的平方和，乘以给定的超参数（本文中的所有方程都使用python，numpy，和pytorch表示）：
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
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计算机学科里有太多的术语，而且许多术语的使用并不一致。哪怕是相同的术语，不同学科的人理解一定有所不同。
其中θ是我们需要优化的参数，x是n+1维的特征向量，给定一个训练集，我们的目标是找出θ的最佳值，使得目标函数J（θ）最小化：
当索引所在页面的基于主关键字的逻辑顺序，和数据文件中的物理顺序不匹配时，碎片就产生了。所有的叶级页包含了指向前一个和后一个页的指针。这样就形成一个双链表。理想情况下，数据文件中页的物理顺序会和逻辑顺序匹配。整个磁盘的工作性能在物理顺序匹配逻辑顺序时将显著提升。对某些特定的查询而言，这将带来极佳的性能。当物理排序和逻辑排序不匹配时，磁盘的工作性能会变得低效，这是因为磁头必须向前和向后移动来查找索引，而不是只象某个单一方向来搜索。碎片会影响I/O性能，不过对于位于SQL Server数据缓冲内的数据页而言，碎片
In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据，分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据，避免物理读成为性能瓶颈。 列式存储表达式 内存中列存储允许以压缩的列格式将对象（表，分区和子分区）填充到内存中。 内存表达式使经常评估的查询表达式能够在内存中列存储中实现，以供后续重用。 将经常使用的查询表达式的实现值填充到内存中列存储中大大减少了执行查询所需的系统资源，并提供更高的可扩展性
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。在本文中，我们将使用此类背景下的示例（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
细胞焦亡在胃癌的进展中起着至关重要的作用，并影响胃癌的预后。然而，细胞焦亡相关lncRNA在预测胃癌预后方面的重要性尚不清楚。
编辑手记： In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据，分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据，避免物理读成为性能瓶颈。那么在12.2最新版本中，In-Memory有哪些增强特性呢？我们一起来学习。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。文中配图来自Oracle文档。 1、In-Memory Expressions（列式存储表达式） 内存中列存储允许
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，理解起来也很简单，就是将整体的数据库分开，分布到
Oracle自发布12.1之后，就一直声称要全面转云，在之后的三四年里，一直杳无音信，大家都在猜测，Oracle又在憋什么大招，果然，2017阳春三月，大招来了！今年三月份，在广大用户的热切盼望中，O
本文主要描述，使用布隆过滤实现高效缓存。文中采用数组做为缓存，如果需要高并发命中，则需将文中的数组换成Redis数据库。
这个文章最大的特点是考虑了前后两个轮子的压力，以及最后给出了加速度的计算方法。用的方法也没有多高级，但是讲的比较明白。
01 — 数据探索(Exploratory Data Analysis) 对数据进行探索性的分析，通常会用 pandas 来载入数据，并做一些简单的可视化来理解数据。 import pandas as
你可能听说过“Ridge”、“Lasso”和“ElasticNet”这样的术语。这些技术术语背后的基本概念都是正规化。在这篇文章中我们将详细进行说明。
1、建立逻辑数据模型为第一阶段，包括对应用程序需要处理和存储的信息进行建模，并确保所有必要的数据都能够正确、完整且无歧义地表示。在关系数据库的实现中，这通常是指构造一个标准化的实体-关系(E-R)模型。
在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE查询条件后的可选择率以及结果集的Cardinality，进而据此来计算成本值并选择执行计划。但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。
用于决定在Oracle中解析目标SQL时所用优化器的类型，以及决定当使用CBO时计算成本值的侧重点。这里的“侧重点”是指当使用CBO来计算目标SQL各条执行路径的成本值时，计算成本值的方法会随着优化器模式的不同而不同。
大型语言模型，比如ChatGPT经常会在答案中输出错误信息，可能会对用户造成误导，这种现象也被称为模型幻觉（hallucination）。
索引是常见的数据库对象，建立索引的目的是为了提高记录的检索速度。它的设置好坏，使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database的性能。虽然有许多资料讲索引的用法，DBA和Developer们也经常与它打交道，但还是有不少的人对它存在误解，比如我本人就不是很清楚这其中的道理。所以特此进行总结，也请大牛们来给检查检查，分享下你们的经验。
The optimal value depends on many factors including (but not limited to) the number of CPU cores, the number of hard disk drives that store data, and load pattern. When one is in doubt, setting it to the number of available CPU cores would be a good start (the value “auto” will try to autodetect it).
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！
原则一：注意WHERE子句中的连接顺序： ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. 尤其是“主键ID=？”这样的条件。
还有一个算法在这次的课程中没有提到，就是kmeans++，它与上面的kmeans不同的是，选择中心点是首先随机选择一个，然后选择一个离当前最远的作为下一个中心点....
一、交叉验证概述 机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式，通常被称作“交叉验证”，如图1所示。 图1 1. 预测模型的稳定性 让我们通过以下几幅图来理解这个问题
KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。
1. 精度(precision)，或总位数。默认情况下，精度为38位，取值范围是1～38之间。也可以用字符*表示38。
本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾)，将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础，它直接导致Q-Learning。
许多情况下，工程师依靠试错法手工调整超参数进行优化，有经验的工程师可以在很大程度上判断如何设置超参数，从而提高模型的准确性。
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数，并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式，通常是包含一个函数，运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候，这个公式为每一个
扫从左至右，保持一个最佳值而当前部分和，在这一部分，并成为负值什么时候。再往下的积累后，也起到了负面作用，所以，放弃直销，然后部分和初始化为阅读的当前位置。
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