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TCP之拥塞窗口

在任何给定时间，设备最多可以发送由接收器窗口和拥塞窗口之间的最小值指定的字节数，如下面的公式所示： transmittable bytes = min(cwnd, rwnd) 这意味着如果拥塞窗口小于接收窗口...拥塞窗口随时间演变的方式被定义为一个算法，这取决于实现。我们现在将介绍最常见的一种。...（4k，然后是 8k） 然后，客户端再次发送 1k 数据并立即得到确认，有效地再次将拥塞窗口加倍（现在第 9 行为 16k）。...另外，这个ACK也应该是对丢失的分组和收到的第1个重复的ACK之间的所有中间报文段的确认。这一步采用的是拥塞避免，因为当分组丢失时我们将当前的速率减半。...2、为什么发生拥塞时，还增加cwnd？ 在检测到丢包时，窗口为CWND。这时候网络中最多有cwnd个包(传输中 的ACK，则说明有数据包离开网络，达到接收端了。

4.1K40

特征选择介绍及4种基于过滤器的方法来选择相关特征

特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花的数据集吗?...由于许多算法，比如线性回归，假设输入特征是不相关的，我们必须计算前3个特征之间的皮尔森r值。...该技术导致不相关的变量（主要成分）是旧变量的线性组合。不幸的是，您并不真正了解这些新功能代表什么，因此尽管降低了维度，但您肯定会丧失可解释性。...注意：不要犯年轻的ML从业人员最常见的错误之一：在非连续特征上应用PCA。我知道在离散变量上运行PCA时代码不会中断，但这并不意味着您应该这样做。...注意事项 尽管我们已经看到了很多进行特征选择的方法（还有更多方法），但总会有答案“我不会做”。我知道这听起来可能很奇怪，尤其是当它来自本文的作者时，但是我需要给出所有可能的答案，这就是其中之一。

1.4K10
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    【特征工程】不容错过的 5 种特征选择的方法！

    特征选择是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度、提高法性能的方法。 我们知道模型的性能会随着使用特征数量的增加而增加。但是，当超过峰值时，模型性能将会下降。...这就是为什么我们只需要选择能够有效预测的特征的原因。 特征选择类似于降维技术，其目的是减少特征的数量，但是从根本上说，它们是不同的。...1、方差阈值特征选择 具有较高方差的特征表示该特征内的值变化大，较低的方差意味着要素内的值相似，而零方差意味着您具有相同值的要素。...SelectKBest 的前提是将未经验证的统计测试与基于 X 和 y 之间的统计结果选择 K 数的特征相结合。...on mutual info regression selector = SelectKBest(mutual_info_regression, k =2) selector.fit(X, y) X.columns

    98010

    机器学习之特征工程（一）

    1.3.2 基于树模型的特征选择法1 特征选择当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。...#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 #第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。...在此定义为计算相关系数 #参数k为选择的特征个数 SelectKBest(lambdaX,Y:array(map(lambdax:pearsonr(x,Y),X.T)).T,k=2).fit_transform...#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2,k=2).fit_transform(iris.data,iris.target) 1.1.4 互信息法互信息指的是两个随机变量之间的关联程度...，即给定一个随机变量后，另一个随机变量不确定性的削弱程度，因而互信息取值最小为0，意味着给定一个随机变量对确定一另一个随机变量没有关系，最大取值为随机变量的熵，意味着给定一个随机变量，能完全消除另一个随机变量的不确定性

    1.2K50

    灵魂拷问 TCP ，你要投降了吗？

    TCP 三次握手丢包情况 第一次握手丢失了，会发生什么？ 当客户端想和服务端建立 TCP 连接的时候，首先第一个发的就是 SYN 报文，然后进入到 SYN_SENT 状态。...举个例子，假设 tcp_syn_retries 参数值为 3，那么当客户端的 SYN 报文一直在网络中丢失时，会发生下图的过程： 具体过程： 当客户端超时重传 3 次 SYN 报文后，由于 tcp_syn_retries...TCP 四次挥手丢包情况 第一次挥手丢失了，会发生什么？...这意味着对于调用 close 关闭的连接，如果在 60 秒后还没有收到 FIN 报文，客户端（主动关闭方）的连接就会直接关闭，如下图： 但是注意，如果主动关闭方使用 shutdown 函数关闭连接，指定了只关闭发送方向...，而接收方向并没有关闭，那么意味着主动关闭方还是可以接收数据的。

    45220

    机器学习之特征工程-特征选择

    数据挖掘.jpg 从上面的数据挖掘场景可知，当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征，输入机器学习的算法模型进行训练。...通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。...#第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。...sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data...#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(mutual_info_classif, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) Wrapper

    2K50

    特征选择与提取最全总结之过滤法

    , 皮尔森相关系数 SelectKBest 选择出前k个与标签最相关的特征，主要有两个参数： 1、score_func : callable，函数取两个数组X和y，返回一对数组（scores, pvalues...再结合 feature_selection.SelectKBest 这个可以输入”评分标准“来选出前K个分数最高的特征的类，我们可以借此除去最可能独立于标签，与我们分类目的无关的特征。...从特征工程的角度，我们希望选取卡方值很大，p值小于0.05的特征，即和标签是相关联的特征。而调用SelectKBest之前，我们可以直接从chi2实例化后的模型中获得各个特征所对应的卡方值和P值。...当VIF<10,不存在多重共线性； 当10的多重共线性； 当VIF>=100, 存在严重多重共线性。...SelectKBest 用来选取K个统计量结果最佳的特征，生成看配合使用的统计量符合统计量要求的新特征矩阵 看配合使用的统计量 chi2 卡方检验，专用于分类算法，捕捉相关性 追求p小于显著性水平的特征

    2.8K21

    特征选择：8 种常见的特征过滤法

    , 皮尔森相关系数 SelectKBest 选择出前k个与标签最相关的特征，主要有两个参数： 1、score_func : callable，函数取两个数组X和y，返回一对数组（scores, pvalues...再结合 feature_selection.SelectKBest 这个可以输入”评分标准“来选出前K个分数最高的特征的类，我们可以借此除去最可能独立于标签，与我们分类目的无关的特征。...从特征工程的角度，我们希望选取卡方值很大，p值小于0.05的特征，即和标签是相关联的特征。而调用SelectKBest之前，我们可以直接从chi2实例化后的模型中获得各个特征所对应的卡方值和P值。...当VIF<10,不存在多重共线性； 当10的多重共线性； 当VIF>=100, 存在严重多重共线性。...SelectKBest 用来选取K个统计量结果最佳的特征，生成看配合使用的统计量符合统计量要求的新特征矩阵 看配合使用的统计量 chi2 卡方检验，专用于分类算法，捕捉相关性 追求p小于显著性水平的特征

    9.2K90

    用机器学习神器sklearn做特征工程！

    通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征[2]：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...在此定义为计算相关系数 6 #参数k为选择的特征个数 7 SelectKBest\(lambda X, Y: array\(map\(lambda x:pearsonr\(x, Y\), X.T\)\)...2 from sklearn.feature\_selection import chi2 3 4 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 5 SelectKBest\(chi2, k=2\...\(m.mic\(\), 0.5\) 9 10 #选择K个最好的特征，返回特征选择后的数据 11 SelectKBest\(lambda X, Y: array\(map\(lambda x:mic...训练基模型，选择权值系数较高的特征 降维 当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。

    1.4K30

    数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

    通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征**：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...在此定义为计算相关系数 #参数k为选择的特征个数 SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform...sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data...，返回特征选择后的数据 SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:mic(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(iris.data...= k and self.coef_[i][k] == 0: idx.append(k) #计算这一类特征的权值系数均值

    7.9K30

    【转载】什么是特征工程？

    目录 1 特征工程是什么？...通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...在此定义为计算相关系数 6 #参数k为选择的特征个数 7 SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2...2 from sklearn.feature_selection import chi2 3 4 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 5 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform...，选择权值系数较高的特征 ---- 4 降维 　　当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。

    92820

    特征选择

    01 为什么要进行特征选择 我们在现实任务中经常会遇到维数灾难的问题，这是由于属性过多而造成的，若能从中选择出重要的特征，使得后续学习过程仅需在一部分特征上构建模型，则维数灾难问题会大为减轻。...K个最好的特征，返回选择特征后的数据 # 第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。...在此定义为计算相关系数 # 参数k为选择的特征个数 SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform...chi2 # 选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 互信息法 互信息可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量...值0.5 def mic(x, y): m = MINE() m.compute_score(x, y) return (m.mic(), 0.5) # 选择K个最好的特征，返回特征选择后的数据

    56830

    如何使用机器学习神器sklearn做特征工程？

    使用 sklearn 做特征工程 特征工程是什么？ 本文中使用 sklearn 中的 IRIS（鸢尾花）数据集[1]来对特征处理功能进行说明。...在此定义为计算相关系数 #参数k为选择的特征个数 SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2...from sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform...1SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:mic(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target...| Embedded | 训练基模型，选择权值系数较高的特征 | 降维 当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的

    1.1K20

    专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（二）

    ，即知道另一个变量信息后混乱的降低程度 。当且仅当两个随机变量独立时MI等于零。MI值越高，两变量之间的相关性则越强。与Pearson相关和F统计量相比，它还捕获了非线性关系。...# SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量 # 这里的判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(udf_MI, k=2) # k => 我们想要选择的变量数...将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量 # 这里的判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(f_classif, k=2) # k => 我们想要选择的变量数 selector.fit...，即知道另一个变量信息后混乱的降低程度 。当且仅当两个随机变量独立时MI等于零。MI值越高，两变量之间的相关性则越强。与Pearson相关和F统计量相比，它还捕获了非线性关系。...result # SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量 # 这里的判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(udf_MI, k=2) # k =>

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    【干货】特征选择的通俗讲解！

    如果添加的特征比必要的特征多，那么我们的模型性能将下降（因为添加了噪声）。真正的挑战是找出哪些特征是最佳的使用特征（这实际上取决于我们提供的数据量和我们正在努力实现的任务的复杂性）。...如果两个特征之间的相关性大于 0，这意味着增加一个特征中的值也会增加另一个特征中的值（相关系数越接近 1，两个不同特征之间的这种联系就越强）。...如果两个特征之间的相关性小于 0，这意味着增加一个特征中的值将使减少另一个特征中的值（相关性系数越接近-1，两个不同特征之间的这种关系将越强）。...使用 selectkbest 方法，我们可以决定使用哪些指标来评估我们的特征，以及我们希望保留的 k 个最佳特征的数量。...当使用套索回归时，如果输入特征的系数对我们的机器学习模型训练没有积极的贡献，则它们会缩小。这样，一些特征可能会被自动丢弃，即将它们的系数指定为零。

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