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前言 孤立森林,一种非常高效快速的异常检测算法 开始探索 scikit-learn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from s...
来源:博客园 2025-10-17 10:30 11
前言 彩笔运维勇闯机器学习:KNN算法,它也是分类中的一种 开始探索 scikit-learn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
来源:博客园 2025-10-13 11:30 11
前言 本文讨论的GBDT算法,也是基于决策树 开始探索 scikit-learn 老规矩,先上代码,看看GBDT的用法 from sklearn.datasets import load_iris ...
来源:博客园 2025-09-26 12:30 64
前言 彩笔运维勇闯机器学习,今天我们来讨论一下lasso回归,本期又是一起数学推理过程展示 坐标下降法 目标找到一组参数,使目标函数值最小。比如(f(x,y)=3x^2+5xy+10y^2),要...
来源:博客园 2025-09-22 11:30 89
前言 彩笔运维勇闯机器学习,今天我们来讨论一下梯度下降法 梯度 首先要搞明白什么是梯度,那就要先从导数说起 导数 函数(y=f(x))的自变量(x)在一点(x_0)上产生一个增量(D...
来源:博客园 2025-09-17 19:30 108
前言 随机森林的出现,是为了解决决策树对训练数据过拟合的问题而出现的。决策树在训练的工程中,可以让每一个叶子节点的不确定性降为0(即熵或者基尼指数为0),这样做可能把训练数据中的偶然性、异常值或噪声...
来源:博客园 2025-09-11 15:30 136
前言 决策树是一种常用的机器学习模型,用于分类和回归任务,它通过模拟“树”的结构来对数据进行决策。本节我们详细讨论的是决策树中的分类任务 开始探索 scikit-learn 假设以下运维场景 CP...
来源:博客园 2025-09-09 14:30 102
目录机器学习基本理论机器学习三要素机器学习方法分类建模流程特征工程什么是特征工程特征工程有什么特征选择特征转换特征构造特征降维常用方法模型评估和模型选择损失函数经验误差欠拟合和过拟合正则化交叉验证模...
来源:博客园 2025-09-08 14:30
前言 从本节开始,我们的机器学习之旅进入了下一个篇章。之前讨论的是回归算法,回归算法主要用于预测数据。而本节讨论的是分类问题,简而言之就是按照规则将数据分类 而要讨论的逻辑回归,虽然名字叫做回归,它...
来源:博客园 2025-09-03 16:30 97
目录数据概念标量 Scalar向量 Vector矩阵 Matrix张量 Tensor小试牛刀小结 数据概念 标量、向量、矩阵、张量 这几个概念是机器学习中数据表示的基础,简单的科普下。 标量 Sca...
来源:博客园 2025-09-03 16:30 94
前言 今天我们来讨论拟合的问题 在之前的篇幅,主要讨论的是线性回归的问题,不管是一元、多元、多项式,本质都是线性回归问题。线性回归在机器学习中属于“监督学习”,也就是使用已有的、预定义的“训练数据”...
来源:博客园 2025-09-01 11:30 108
前言 在之前的讨论中,讨论的都是线性回归,自变量与结果可以通过一条直线来解释。而今天讨论的问题,自变量与结果可能需要曲线来拟合,也就是所谓的 (x^n),n>=2 开始探索 老规矩,先运行...
来源:博客园 2025-08-25 12:30 86
前言 今天我们来讨论一下回归算法当中的数学实现。本人数学也是渣,大学时期概率论一直挂到清考才勉强通过,+_+ !!,如今勇闯机器学习,硬着头皮重新学习了微积分和线代,也是为了记录自己最近的状态,避免...
来源:博客园 2025-08-22 12:30 76
前言 书接上文,上一小节简单介绍了多元回归的基本原理、使用方式,本小节来实践:qps与cpu、内存、磁盘io、网络io之间的关系 获取数据 参考一元线性回归的获取方式 from flow impor...
来源:博客园 2025-08-20 22:30 73
安装: pip install matplotlib 介绍 Matplotlib 是 Python 中最常用的 2D 绘图库,也可以用来绘制 3D 图形。它提供了一套面向对象(OO)和基于 pyp...
来源:博客园 2025-08-19 09:29 298
前言 之前讨论了一元线性回归,主要是qps与cpu的关系,但是现实中cpu只是系统指标的一部分,还有内存、io、网络等等,本小节就来讨论一下,通过多个系统参数对于qps的影响 算法 多元线性回归,就...
来源:博客园 2025-08-18 11:30 106
前言 书接上文,上一小节简单介绍了一元回归的基本原理、使用方式,作为运维,实践才是最重要的,那本小节就来实践一下我们之前的话题:探索cpu与qps的关系 获取数据 1. cpu数据 由于我的监控数据...
来源:博客园 2025-08-14 12:30 79
前言 在运维职业生涯中,qps是一个绕不开的话题,leader经常在问,我们的qps是多少,系统能不能抗住啊???老板在问,我们的qps是多少,有没有降本的空间啊???面试的时候,面试官问,你们的q...
来源:博客园 2025-08-11 15:30 58
在机器学习领域,规则学习是一颗独特的明珠--它不像深度学习那样神秘,而是用人类可读的"如果-那么"规则来做出决策。 想象一下医生通过一系列症状判断疾病,或者风控系统根据用户行为拒绝贷款,规则学习的魅...
来源:博客园 2025-06-11 09:30 104
当复杂世界的不确定性遇上图的结构化表达,概率图模型应运而生。 它可以帮助我们理解和建模变量之间的复杂关系。 想象一下,你正在尝试预测明天的天气,你需要考虑温度、湿度、气压等多种因素,这些因素之间存在...
来源:博客园 2025-06-09 12:30 99
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