对于异常数据,SVM比LR更好 SVM的优缺点: 优点:1.提供非常精确的分类器 2.更少的过拟合(因为有L2正则化项0.5||w||2),对噪声数据更加鲁棒(因为损失函数的原因) 缺点:1.SVM是一个二分类器,要多分类器需要采用1vs1或者1vs all ,(尼莫... 2.SVM对大规模训练样本难以实施,compute expensive ,thus run low

当数据量很少的时候,tableview会显示很多的cell,而且是空白的,这样很不美观 所以使用下面的方法可以去掉多余的底部的cell 原理是:设置footerView为frame 是 CGRectZero ,造成一种假象! UIView *v = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectZero]; [self.myTable setTableFooterView:v]; 效果图大家试一下就知道了!

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数:通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担:能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度:在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列:算法的结构尽量简单:在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM

来自:https://www.zhihu.com/question/35649122 其实这里所说的数据量不足,可以换一种方式去理解:在维度高的情况下,数据相对少.举一个特例,比如只有一维,和1万个数据,那么这种情况下,我们可以认为数据量其实是足够的,因为数据密度相对来说很高.如果数据的维度有1000维,数据量仍然有1万,这种情况下,数据的密度就相当低了. 引用wiki里的两句话:- The common theme of these problems is that when the dime

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

数据库设计方面: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.             如: select id from t where num is null              可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo VARCHAR(500) , rowsinfo BIGINT , reserved VARCHAR(20) , datainfo VARCHAR(20) , index_size VARCHAR(20) , unused VARCHAR(20) ) DE

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描Sql 代码 : select id from t where num is null;可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询:Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 where

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

统计各部门人数很简单,通过部门分组即可,要统计部门以下下级部门的人数也简单,通过递归.要统计所有有下级部门的部门人数(包含下级)页比较简单, 先查询出有下级的部门,在对每个部门进行递归查询,如下: ) s ,b.b0200 from a01 a, ( start connect by prior d.b0200=d.b0203) b /*查询工会id为1的所有有下级的工会*/ connect by prior d.b0200=d.b0203) group by b.b0200 这个方法是最简单的