一.评测标准 模型的测评标准:分类的准确度(accuracy): 预测准确度 = 预测成功的样本个数/预测数据集样本总数: 二.超参数 超参数:运行机器学习算法前需要指定的参数: kNN算法中的超参数:k.weights.P: 一般超参数之间也相互影响: 调参,就是调超参数: 1)问题 # 以kNN算法为例 平票:如果k个点中,不同类型的样本数相等,怎么选取? 如果选取的k个点中,数量多的一类样本点距离测试样本较远,数量少的一类样本点距离测试样本较近,此时选取数量较多的类型作为输出结果,不具说服

本文来源于:secooler  的 <[Shared Server Mode]测试调整shared_servers参数对数据库的影响> 关于Shared Server模式的配置方法请参见文章<[Shared Server Mode]"专有服务器模式"调整为"共享服务器模式   shared_servers参数是个可以动态调整的参数,我们观察一下这个参数调整对系统后台Shared Server进程启动的影响以及对数据库的影响. 1.调整shared_serve

简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def format_lines(): def make_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): lines = list(args)[1:] new_args = list() for index, line in enumerate(lines): if i

原文:http://blog.51cto.com/5063935/2074306 1.概念描述 所谓的锁升级(lock escalation),是数据库的一种作用机制,为了节约内存的开销, 其会将为数众多并占用大量资源的细粒度的锁转化为数量较少的且占用相对较少资源的粗粒度的锁,多数情况下主要指将为数众多的行锁升级为一个表锁. 当然,DB2 支持很多粒度的锁,如表空间(table space),表(table),行(row)以及索引(index)等. 一般涉及到锁升级优化的参数调整,涉及的参数有以

之前在一个客户中做压力测试时候Oracle Service Bus性能大概达到900tps左右,和客户期望的1600tps有很大差距. 在研究了Socket Adapter的工作原理之后,判断可能是OS层的参数有关,调整了AIX网络参数后果然好转实现1600tps的目标. 记录如下: OS(AIX):需要root权限 /usr/sbin/no -p -o tcp_sendspace=4194304 /usr/sbin/no -p -o tcp_recvspace=4194304 /usr/sbi

内核参数:内存相关 内存管理从三个层次管理内存,分别是node, zone ,page; 64位的x86物理机内存从高地址到低地址分为: Normal DMA32 DMA.随着地址降低. [root@localhost01 /home/ahao.mah] #cat /proc/zoneinfo |grep "Node" Node 0, zone DMA Node 0, zone DMA32 Node 0, zone Normal Node 1, zone Normal 每个zone都有

​本文演示在JVM进程运行过程中动态开启/关闭 GC输出,无需重启JVM进程 jinfo使用介绍 可以用来查看正在运行的Java应用程序的扩展参数,甚至支持在运行时,修改部分参数 -flag <name> pid:打印指定JVM的参数值  -flag [+|-]<name> pid:设置指定JVM参数的布尔值 -flag <name>=<value> pid:设置指定JVM参数的值 有一点必须注意:PrintGC必须开启,只开启PrintGCDetails.

bin/hadoop job -set-reduce-capacity job_20151126032920_1142443 1000 调成map数 bin/hadoop job -set-priority job_20151126032920_1160549 VERY_HIGH 调整优先级 bin/hadoop job -set-map-capacity job_20151126032920_1142443 1000 --------------------------------------

count = count1+count2-count_unimportant_union*10 这个10需要调参.因为我们TOPN取的是10,所以如果两个词完全相同,正常情况下会有22个非0值.( 计算基础相似度,用来平衡长句子与短句子之间匹配的时候,短句子本身占有巨大的优势.基础相似度代表了:如果两个句子,他们进行ONE-HOT映射之后,非零元素都不一样,且都为1,他们依然会有一个基本的相似度.这时的欧氏距离就是(count1+count2)开根号,再进行相似度计算.对于一些不重要的词,再用

一. SGA的组成: 自动 SGA 管理后,Oracle 可以自动为我们调整以下内存池的大小: shared pool buffer cache large pool java pool streams pool 需要手动调整的参数 log buffer db_nk_cache_size db_keep_cache_size db_recycle_cache_size 1.1 shared pool调整 1.1.1查询SGA的大小 SQL> show parameter sga_target N

调整以下参数,可以大幅度改善Redis集群的稳定性: 为何大压力下要这样调整? 最重要的原因之一Redis的主从复制,两者复制共享同一线程,虽然是异步复制的,但因为是单线程,所以也十分有限.如果主从间的网络延迟不是在0.05左右,比如达到0.6,甚至1.2等,那么情况是非常糟糕的,因此同一Redis集群一定要部署在同一机房内. 这些参数的具体值,要视具体的压力而定,而且和消息的大小相关,比如一条200~500KB的流水数据可能比较大,主从复制的压力也会相应增大,而10字节左右的消息,则压力要小一

Linux 内核参数 和 Oracle相关参数调整 分类: Oracle Basic Knowledge2009-10-14 12:23 9648人阅读 评论(0) 收藏 举报 oraclelinuxsemaphorearraysdatabaseoracle10g Linux 内核参数的大小和Oracle 有很大的关闭,比如ORA-27102的错误,就是因为内核参数的大小不当造成.具体参考Blog: Upon startup of Linux database get ORA-27102: ou

PostgreSQL 参数调整(性能优化) https://www.cnblogs.com/VicLiu/p/11854730.html 知道一个 shared_pool 文章写的挺好的 还没仔细看 昨天分别在外网和无外网环境下安装PostgreSQL,有外网环境下安装的相当顺利.但是在无外网环境下就是两个不同的概念了,可谓十有八折.感兴趣的同学可以搭建一下. PostgreSQL安装完成后第一件事便是做相关测试,然后调整参数. /*CPU 查看CPU型号*/ cat /proc/cpuinfo

1. 乱码问题 编辑目标数据库的链接: 配置编码参数即可. 2. 报错 No operations allowed after statement closed. 需要调整wait_timeout: set global wait_timeout=1000000: 3. net_write_timeout 参数也需要调整:set global net_write_timeout='60000' kettle在迁移数据时,运行速度很慢,如果数量很大时,需要调整相关参数,不然运行到一半就报错. 迁移

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

(1)maxConnections能接收的最大请求数(nio下默认1W,基本不用调整,足够了): (2)acceptCount在操作系统层面的请求堆积,linux操作系统下除了acceptCount参数队列以外还有其它的队列堆积请求(有需要的情况下可以增加). (3)还有就是我们处理请求的maxThreads参数是特别重要的,调整该参数要结合实际cpu使用率情况而定需要“结合top命令”,如果cpu使用率始终能稳定在80%左右,并且jmeter的聚合报告吞吐量能够达到每秒的预期数,并且响应时间在

昨天分别在外网和无外网环境下安装PostgreSQL,有外网环境下安装的相当顺利.但是在无外网环境下就是两个不同的概念了,可谓十有八折.感兴趣的同学可以搭建一下. PostgreSQL安装完成后第一件事便是做相关测试,然后调整参数. /*CPU 查看CPU型号*/ cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c /*查看物理CPU个数*/ cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sor

正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置. 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型.与之前一样,在 TensorFlow 中构建模型. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中.在 TensorFlow 中,可以使用 Saver 对象来完成.然后保存在会话中:   确定要调整的超参数,并为超参数选择可能的值.在这里,你可

TensorFlow实现超参数调整 正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置. 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型.与之前一样,在 TensorFlow 中构建模型. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中.在 TensorFlow 中,可以使用 Saver 对象来完成.然后保存在会话中: 确定要调整的超参数,并为

超参数 超参数 很多时候,对于算法来说,关于这个传入的参数,传什么样的值是最好的? 这就涉及到了机器学习领域的超参数 超参数简单来说就是在我们运行机器学习之前用来指定的那个参数,就是在算法运行前需要决定的参数 像是knn算法中的k就是典型的超参数 同时,还有一种是模型参数,即在算法过程中学习的参数,不过由于KNN算法没有模型参数,这里就不再赘述 那么怎么才能寻找到好的参数? 大致分为三点: 领域知识 经验数值 实验搜索 前两种是需要专业环境来养成,关于最后一种实验搜索就可以实践体现出来 实践部分

姊妹篇: 深入浅出KNN算法(一) 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法. 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类,我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数,那么这节就先介绍这些内容吧. def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, weights='uniform', algorithm = '', leaf_size = '30', p =