粗糙集理论(Rough Set Theory) 一种数据分析处理理论. <粗糙集—关于数据推理的理论>. 数据挖掘(Data Mining)和知识发现(KDD). 集合近似定义的基本思想及其应用和粗糙集合环境下的机器学习基础研究. 在粗糙集中使用信息表(information table) 描述论域中的数据集合.信息表的形式和大家所熟悉的关系数据库中的关系数据模型很相似,是一张二维表格. 数据库(数据挖掘).粗糙集.粗糙集合论.集合A(列表).对象.属性(条件属性,决策属性).论域.知识.知识

SEI(美国卡内基梅隆大学软件工程研究所(Software Engineering Institute, SEI))开发的CMM模型有: 用于软件的(SW-CMM;SW代表'software即软件'), 用于人力资源管理的(P-CMM;P代表'人'), 用于系统工程(SE-CMM), 用于集成产品开发的(IPD-CMM), 用于软件收集的(SA-CMM) 有不同模型之间有不一致的地方,并且不可避免地还有某种程度上的冗余. 因此,SEI决定开发一个单个集居的成熟度模型框架,即能力成熟度模型集成(C

 没有环的过程分析: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> #define VERTICES 6 #define LINE 5 using namespace std; /* parent:数组解决并查集合并问题 VERTICES:设定的顶点数 LINE:设定的边数 */ void initialise(int *parent) { //用于parent数组的初始化 int i; for(i=0;

方法: static public function getParents($data,$id){ $arr=array(); foreach ($data as $v) { if ($v['id']==$id) { $arr[]=$v; $arr=array_merge(self::getParents($data,$v['pid']),$arr); } } return $arr; } 调用: <?php namespace Home\Controller; use Think\Contro

写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 课件分享在这里了. 还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了. 绪论 人工智能的定义与发展 定义 一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能: 人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟.延伸.扩展人类智能的学科: 人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的智能行为,如判断.推理.证明.识别.感知.理

支持向量机 看了JULY君的博客和文档后,个人对SVM的理解和总结,欢迎交流和指正.其理论部分可以查看下面文档链接,通俗易懂. 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)     第一篇:从四个关键词理解SVM 第二篇:SVM的原理(全面理解SVM) 第三篇:SVM的特点与不足 第四篇:SVM实现 第五篇:从应用上理解SVM 第一篇:从四个关键词理解SVM 理解支持向量机SVM(Support Vector Machine)有四个关键名词:分离超平面.最大边缘超平面.软边缘.核函数. 分离超平面

SVM迅速发展和完善,在解决小样本.非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来,已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效,例如(SVM在预测地下水涌水量问题等). SVM中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论,主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶. SVM的关键在于核函数.低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间.但这个办法带来的困

最近因工作需要,学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发的SVM算法开源算法包. 为了以后方便查阅,特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来. 林教授年轻时照片 SVM属于十大挖掘算法之一,主要用于分类和回归.本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测. LIBSVM内置了多种编程语言的接口,本文选择Python. 1  LIBSVM官方网址

从1995年Vapnik等人提出一种机器学习的新方法支持向量机(SVM)之后,支持向量机成为继人工神经网络之后又一研究热点,国内外研究都很多.支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(Generalizatin Ability). SVM一种新的非常有发展前景的分类识别技术.SVM是建立在统计学习理论中

SVM有如下主要几个特点: (1)  非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射: (2)  对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心: (3)  支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量. (4)  SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法.它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法.从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的

sklearn简单实现机器学习算法记录 需要引入最重要的库:Scikit-learn 一.KNN算法 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_x = iris.data iris_y = iris.targe

1. 随机森林优缺点 随机森林(RF)是Bagging的一个扩展变体.RF在以决策树为基分类器进行集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择. Bagging就是对数据集训练多个基分类器,然后将基分类器得到的结果进行投票表决作为最终分类的结果.基分类器在构建过程中需要尽可能保证训练出的基分类器有比较大的差异性,这就需要用对训练样本集进行采样,不同的基分类器训练不同的样本集.但是样本过少会导致基分类器的性能较差,我们可以通过使用相互有交叠的采样子集. 那么,随机森林有什么优点呢?

上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式:使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式),本次记录搭建spark集群,使用两者同时来实现之前一直未完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成---这次spark集群用于该项目的实时分析) 一.根据架构图搭建基础环境 ①Scala版本:2.13以及JDK版本:1.8.231,scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/(

1. 术语及定义 1.1 激光雷达,Light Detection And Range, LiDAR  发射激光光束,并接收回波以获取目标三维和/或速度信息的系统: 1.2 机械旋转激光雷达,Mechanical Rotary LiDAR 通过电机带动激光收发阵列进行整体同步旋转,从而实现对空间垂直视场角方向.360°视场范围的扫描的激光雷达: 测距能力在垂直视场角方向.360° 视场范围内保持一致: 1.3 半固态激光雷达,Hybrid Solid-state LiDAR 采用微振镜,即 ME

本博客先简单介绍mongodb入门以及单实例以及mongodb的主从(主从官网是不提倡用的,原因后续介绍),副本集,分片. 第一:nosql介绍: 数据库分为关系型数据库与非关系型数据库,及具代表性的关系型数据库:mysql ,非关系型数据库:mongodb. 今天就先单说mongodb,后续博客会有相关mysql的知识 1:数据量大.可以避免mysql中的单表过大,超过存储量级(我第一家公司的dba经常喊今天晚上又要拆这个库,分那个表的) 2:高扩展性:没有关系特性,易于横向扩展,摆脱了以往的

ceph-deploy 工具是一种部署 Ceph 的方法,它只依赖到服务器的 SSH 访问. sudo 和 Python .它可在你的工作站上运行,不需要服务器.数据库.或其它工具.如果你安装.拆卸过很多 Ceph 集群,不想要额外的工具,那 ceph-deploy 是理想之选.它不是个通用部署系统,只为 Ceph 用户设计,用它可以快速地设置并运行一个默认值较合理的集群,而无需头疼 Chef . Puppet 或 Juju 的安装.如果您想全面控制安全设置.分区.或目录位置,可以试试类似 Ju

此题按照<挑战程序设计竞赛(第2版)>P89的解法,不容易想到,但想清楚了代码还是比较直观的. 并查集模板(包含了记录高度的rank数组和查询时状态压缩) *; int par[MAX_N]; int rank[MAX_N]; //初始化,根为自身,高度为0 void init(int scab) { ;i<=scab;i++) { par[i]=i; rank[i]=; } } //查找,途径的所有结点都直接连到根上 int find(int x) { if(par[x]==x) re

描述 若某个家族人员过于庞大,要判断两个是否是亲戚,确实还很不容易,现在给出某个亲戚关系图,求任意给出的两个人是否具有亲戚关系. 规定:x和y是亲戚,y和z是亲戚,那么x和z也是亲戚.如果x,y是亲戚,那么x的亲戚都是y的亲戚,y的亲戚也都是x的亲戚. 格式 输入格式 第一行:三个整数n,m,p,(n<=5000,m<=5000,p<=5000),分别表示有n个人,m个亲戚关系,询问p对亲戚关系. 以下m行:每行两个数Mi,Mj,1<=Mi,Mj<=N,表示Ai和Bi具有亲戚

RPC即远程过程调用,它的提出旨在消除通信细节.屏蔽繁杂且易错的底层网络通信操作,像调用本地服务一般地调用远程服务,让业务开发者更多关注业务开发而不必考虑网络.硬件.系统的异构复杂环境. 先看看集群中RPC的整个通信过程,假设从节点node1开始一个RPC调用,①先将待传递的数据放到NIO集群通信框架(这里使用的是tribes框架)中:②由于使用的是NIO模式,线程无需阻塞直接返回:③由于与集群其他节点通信需要花销若干时间,为了提高CPU使用率当前线程应该放弃CPU的使用权进行等待操作:④NIO

一 前期准备 [kiosk@foundation0 ~]$ ssh ceph@serverc #登录Ceph集群节点 [ceph@serverc ~]$ ceph health #确保集群状态正常 HEALTH_OK   提示:相关部署参考<001.Ansible部署RHCS存储集群>. 二 存储池概述 2.1 存储池 Red Hat Ceph存储池池是Red Hat Ceph存储集群用于存储对象的逻辑分区. 池有特定的属性:池类型,它确定池用于确保数据持久性的保护机制. replicatio

把数据集分为三部分,分别为:训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set). 具体比例有各种说法.待补充 测试集是为了测模型泛化能力,不能在训练的时候使用测试集数据. [转载] 在NG的ML课程中和西瓜书中都有提到:最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分,分别为:训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).那么,验证集和测试集有什么区别呢? 实际上,两者的主要区别是:验证集用于进一步确定模型中