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Python从0实现朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法,对一个预测性建模问题进行概率建模。 给定一个类,朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性,从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。 给定一个属性值,其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值,将每个属性的条件概率相乘,便得到一个数据样本属于某个类的概率。 我们可以通过计算样本归属于每个类的概率,然后选择具有最高概率的类来做预测。 通常,我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯,因为这样容易通过比率来描述、计算。一个符合我们目的、比较有用的算法需要支持数值属性,同时假设每一个数值属性服从正态分布(分布在一个钟形曲线上),这又是一个强假设,但是依然能够给出一个健壮的结果。

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fio基础24

7.0 Terse output ---------------- For scripted usage where you typically want to generate tables or graphs of the results, fio can output the results in a semicolon separated format. The format is one long line of values, such as: 2;card0;0;0;7139336;121836;60004;1;10109;27.932460;116.933948;220;126861;3495.446807;1085.368601;226;126864;3523.635629;1089.012448;24063;99944;50.275485%;59818.274627;5540.657370;7155060;122104;60004;1;8338;29.086342;117.839068;388;128077;5032.488518;1234.785715;391;128085;5061.839412;1236.909129;23436;100928;50.287926%;59964.832030;5644.844189;14.595833%;19.394167%;123706;0;7313;0.1%;0.1%;0.1%;0.1%;0.1%;0.1%;100.0%;0.00%;0.00%;0.00%;0.00%;0.00%;0.00%;0.01%;0.02%;0.05%;0.16%;6.04%;40.40%;52.68%;0.64%;0.01%;0.00%;0.01%;0.00%;0.00%;0.00%;0.00%;0.00% A description of this job goes here. The job description (if provided) follows on a second line. To enable terse output, use the --minimal command line option. The first value is the version of the terse output format. If the output has to be changed for some reason, this number will be incremented by 1 to signify that change. Split up, the format is as follows: terse version, fio version, jobname, groupid, error READ status: Total IO (KB), bandwidth (KB/sec), IOPS, runtime (msec) Submission latency: min, max, mean, stdev (usec) Completion latency: min, max, mean, stdev (usec) Completion latency percentiles: 20 fields (see below) Total latency: min, max, mean, stdev (usec) Bw (KB/s): min, max, aggregate percentage of total, mean, stdev WRITE status: Total IO (KB), bandwidth (KB/sec), IOPS, runtime (msec) Submission latency: min, max, mean, stdev (usec) Completion latency: min, max, mean, stdev(usec) Completion latency percentiles: 20 fields (see below) Total latency: min, max, mean, stdev (usec) Bw (KB/s): min, max, aggregate percentage of total, mean, stdev CPU usage: user, system, context switches, major faults, minor faults IO depths: <=1, 2, 4, 8, 16, 32, >=64 IO latencies microseconds: <=2, 4, 10, 20,

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ASP.NET Core 性能对比评测(ASP.NET,Python,Java,NodeJS)

前言 性能是我们日常生活中经常接触到的一个词语,更好的性能意味着能给我们带来更好的用户体检。比如我们在购买手机、显卡、CPU等的时候,可能会更加的关注于这样指标,所以本篇就来做一个性能评测。 性能也一直是我们开发人员一直追求的一个目标,我们在做语言选择,平台选择,架构选择的过程中都需要在性能之间做衡量。 同样性能对 .NET Core 团队来说也是至关重要的,一项新技术的诞生,除了对生产力的提高,还有技术团队对性能的追求。 今天,我们就来做一个对比测试,来看看微软的这样新技术性能到底怎么样,俗话说的好:“是

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