这是一种基于 if-then-else 规则的有监督学习算法，决策树的这些规则通过训练得到，而不是人工制定的。...决策树生成 选择好特征后，就从根节点触发，对节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据该特征的不同取值建立子节点；对每个子节点使用相同的方式生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止...决策树的优缺点 优点 决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则； 可以同时处理标称型和数值型数据； 比较适合处理有缺失属性的样本； 能够处理不相关的特征； 测试数据集时，运行速度比较快； 在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果...（典型代表ID3算法），而增益率准则（CART）则对可取数目较少的属性有所偏好，但CART进行属性划分时候不再简单地直接利用增益率尽心划分，而是采用一种启发式规则）（只要是使用了信息增益，都有这个缺点，...它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
然而，在我之前的大多数文本分类工作中，词干提取仅仅略微提高了分类准确性，而不是使用更好的工程特征和文本丰富方法，例如使用单词嵌入。...它可以使用诸如WordNet的字典或一些基于规则的特殊方法来进行映射。...没有去除噪音的词干提取 请注意，上面的所有原始单词都有一些周围的噪音。如果你对这些词进行词干提取，你会发现结果看起来不太漂亮。他们都没有正确的词干。...我的笔记本中的代码片段显示了如何进行一些基本的噪音消除。...并不是，但如果你想获得良好、一致的结果，你必须采用其中的一些方法。为了让你了解最低限度应该是什么，我把它分解为必须做，应该做和任务依赖型。
例子1：橄榄球员分类 我举一个我最喜欢的例子，我是新英格兰爱国者球队的死忠粉。我将用橄榄球队员举例。标签就是他们打的位置。而数据我们将用到身高和体重。...但是你需要了解为什么，我使用标注数据和未标注数据得出不一样的分类。 ? 我们也将学习基于标注数据的模型，然后思考如何通过一条线、平面或者一些直线，实现对一组样本和另一组样本进分类。...例子2：爬行类动物分类 我想要给你们看一个例子，我打算对爬行类动物进行标记。我想试图标记一个动物是否属于爬行类动物。 我知道眼镜蛇能产卵、有鳞片、有毒是冷血动物，它没有腿，它是爬行类动物。 ?...它并不能完全符合该模型。因为它有鳞片，是冷血动物，有腿。 我需要想想如何进行改善，我们可以把模型弄得更复杂。若符合有鳞片的，冷血动物有零到四条腿，则是爬行动物。 看到箭毒蛙。...接着看到鲑鱼，现在麻烦来了 ，因为看到是否有鳞片，是否为冷血动物，是否有腿，我不能区分它们。无法根据这些特征正确的判断出蟒蛇是爬行动物。而鲑鱼不是爬行动物，所以没有简单加入该规则的方法。
但 Postman并不完全符合我们对API的各种需求，比如维护API文档、API Mock、API自动化测试等等。最近发现一款API一站式服务的工具：Apifox，毫不夸张的说吊打Postman！...方便团队成员间协作 创建团队 然后我们在该团队中创建项目，Apifox的项目进行权限管理（比如管理员设置、只读权限等等） 创建项目 创建项目成功，我们开始进行体验Apifox强大的功能！...、接口调用返回后，做一些自定义操作。...接下来我们来看下通过Apifox Mock的数据是不是正如官网所说的人性化? 人性化的Mock数据 哇！无论是图片、ID还是数组对象中的数值，都按照我期望的格式返回了Mock数据。...如果官方默认预设的Mock规则，还无法满足你的场景，你再结合上文提到的通过Mockjs来自定义规则就可以了 7.彩蛋 Apifox除了拥有强大的功能之外，最吸引我的地方还有交互与设计。
在我们的运维环境里，很多自动化的运维系统，就是一组组规则的实现。规则有一个好处，就是易理解，但往往有场景遗漏。 规则肯定是一个人写的，一个人面对海量的数据时，处理这些问题会显得力不从心。...AIOps 不是替代 DevOps 的，而是对 DevOps 的一个辅助和补充，是对里面规则化部分进行 AI 化的改造的过程。...image.png 你也可以拿过来用，通过我的数据训练好模型后给你，但没有把数据交给你，把参数、网络结构这些东西交给你，并没有把数据交给你，来解决数据安全问题。...我们对每一类数据做了非常多的特征的抽样提取，有几十个特征，如周期的热度变化这些，就是如图上这些，还有一些没有写出来的。...智能调度案例：效率 — 织云全自动扩容 再来看一个智能的调度的案例，我之前想智能调度是一个很宏大的目标，并不是只是有点像这样的东西是一个小的改进，那我们智能的全自控的扩容流程。
树中每个结点表示某个对象，内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。...假如你在地球上，手里握着一个铁块，当你不对铁块施力而直接松手的情况下，请你判断它是会向下坠落，还是向上飞去，根据我们的常识我们能很容易判断出石块会下落，那么判断这个事情的结果就非常容易，那么此时的信息熵就可以认为是...虽然有这么多的定义，但我们平时很多情况下用的都是香农信息熵，所以接下来我也采用香农信息熵对下面的其他定义进行表述。 当我们有了信息熵的表达式我们就可以得出一个二分类问题的信息熵图像，如下图所示。 ?...所以，如何构建一个决策树的方法截止现在已经基本上全部介绍给了大家，在学术上，常用的算法有 ID3算法，C4.5算法和 CART 算法，其实这些算法和我上面介绍的方法和思想基本上完全一样，只是在选择目标函数的时候有一些差别...之所以会发生过拟合，是因为我们在学习的过程中过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类上，所以有的时候就会构建出过于复杂的决策树。而决策树一旦复杂，对测试数据的分类就没那么精确了，也就是过拟合。
简单地讲，决策树是一棵二叉或多叉树（如果你对树的概念都不清楚，请先去学习数据结构课程），它对数据的属性进行判断，得到分类或回归结果。...这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，决策树的这些规则通过训练得到，而不是人工制定的。 一个简单的例子 上面的说法过于抽象，下面来看一个实际的例子。...只要划分的足够细，分段常数函数可以逼近闭区间上任意函数到任意指定精度，因此决策树在理论上可以对任意复杂度的数据进行分类或者回归。对于分类问题，如果决策树深度够大，它可以将训练样本集的所有样本正确分类。...如果对于分类问题，训练得到的决策树至少要让训练样本尽快能的被分正确。 直观的想法是从根节点开始构造，递归的用训练样本集建立起决策树，这棵树能够将训练集正确的分类，或者对训练集的回归误差最小化。...首先创建根节点，然后建立左子树和右子树。如果练样本集为D，训练算法的整体流程为： 1.用样本集D建立根节点，找到一个判定规则，将样本集分裂成D1和D2两部分，同时为根节点设置判定规则。
回答：JPA规范没有解决二级缓存问题（EntityManagerFactory-级），但是提供了实现该缓存必须遵守的一些数据锁定和一致性规则，即使在启用缓存时也是如此。...回答：根据我的经验，这实际上取决于组织因素，而不是其他因素。一些工作室更喜欢在存储过程中进行大量编码，而另一些则喜欢在Java中实现其业务逻辑。每种方法各有优势和代价。...另一方面，数据库承担这么多负载将对该应用程序的用户产生负面影响，因此最好付出一定代价跨网络拉出这些数据，以便将该数据库用作严格的存储系统，而不是计算引擎。...回答：JPA规范并不要求实现必须只使用单个数据库（甚至实现必须使用关系数据库）。因此实现可以随意提供对多个数据库的访问。...JPA规范没有解决性能缓存，如OpenJPA的 数据缓存 和 查询缓存。但是规范中的规则对这类性能缓存暗示了某些行为约束。
决策树原理 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。...构建决策树的算法有很多，比如 C4.5、ID3 和 CART，这些算法在运行时并不总是在每次划分数据分组时都会消耗特征。ID3 和 C4.5 算法可以生成二叉树或多叉树，而 CART 只支持二叉树。...如果决策树选择的属性足够多，那么构造出来的决策树一定可以完美的把训练集中的样本分类，但是这样有可能模型把训练集中一些数据的特点当作了所有数据的特点，但是这些特点并不一定是全部数据的特点，这就使得决策树在真实的数据分类中产生错误...预剪枝的核心问题是如何事先指定树的最大深度，如果设置的最大深度不恰当，那么将会导致过于限制树的生长，使决策树的表达式规则趋于一般，不能更好地对新数据集进行分类和预测。...后剪枝操作是一个边修剪边检验的过程，一般规则标准是：在决策树的不断剪枝操作过程中，将原样本集合或新数据集合作为测试数据，检验决策树对测试数据的预测精度，并计算出相应的错误率，如果剪掉某个子树后的决策树对测试数据的预测精度或其他测度不降低
今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展，很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络，却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢？...假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理啊，颜色啊，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。...而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。...Euclidean data最显著的特征就是有规则的空间结构，比如图片是规则的正方形栅格，比如语音是规则的一维序列。而这些数据结构能够用一维、二维的矩阵表示，卷积神经网络处理起来很高效。 ?...但是，我们的现实生活中有很多数据并不具备规则的空间结构，称为Non Euclidean data。比如推荐系统、电子交易、计算几何、脑信号、分子结构等抽象出的图谱。
根据这两种分类维度，问题的统计数据如下： ? 从统计结果中可以看出，完全不涉及unsafe代码的内存安全问题只有一个。...研究者对600处unsafe的使用目的进行了调查，发现其中42%是为了复用已有代码（比如从现有C代码转换成的Rust代码，或者调用C库函数），22%是为了改进性能，剩下的14%是为了实现功能而绕过Rust...对于41个非阻塞式问题，其中38个都是因为对共享资源的保护不当而导致的。根据对共享资源的不同保护方法，以及代码是否为safe，这些问题进一步被分类如下： ?...尽管Rust设置了严格的数据借用和访问规则，但由于并发编程依赖于程序的逻辑和语义，即使是safe代码也不可能完全避免数据竞争问题。...线程安全问题，无论阻塞还是非阻塞，都可以在safe代码中发生，即使代码完全符合Rust语言的规则。 4. 大量问题的产生是由于编码人员没有正确理解Rust语言的生命周期规则导致的。 5.
我当然想了，我想要成为重要决策的制定者。 那很好，不过你列出的内容中并不包含重要的决策，这些都是不相关的决策。 什么意思？你是说数据库并不是重要的决策，你知道我们在上面花了多少钱吗？...也许花的太多了。但是，数据库并不是重要的决策之一。 你怎么能这样讲？数据库是系统的核心，是进行所有数据系统化、分类、编入索引和存取工作的地方；没有数据库的话，就不会有系统。...数据库只是一个IO设备，它恰巧为分类、查询与信息报告提供了一些有用的工具，但这些都只是系统架构的辅助功能而已。 辅助？这太离谱了。 没错，就是辅助。...系统的业务规则也许能够利用其中的一些工具，不过那些工具却并非相应业务规则所固有的。需要的话，可以用不同的工具来替换现有的这些；而业务规则不会改变。...嗯，没错，不过必须重新进行编码，因为在原本的数据库中这些工具都用到了。 那是你的问题。 什么意思？ 你的问题在于，你以为业务规则是依赖数据库工具的，实际上并不是。
这次交流对我就像晴天霹雳，郁闷啊，想了半天想出来的架构被全盘否定，老衲颜面无光啊，不过我当时想了想，也对，我们之前都没有做过数据挖掘，基本的算法怎么写出来的都不知道，我们是应该自己去学习下，自己写。...我当时想争辩几句，毕竟是我辛苦一周的心血啊，可是越争越没底气，是啊，从功能上看，这几万行程序，实现的功能并不多啊，尽管我对程序的了解有了进一步的加深，可是这似乎并没有促成项目的实质性进 展。...关联规则相关的股票预测，具体怎么做，我先在网上找了一些论文看，觉得做得都不够好，我有一些自己的思想，就写出来吧，因为是对自己学习的总结，也供大家参考。...我们知道，一支股票最基本的信息大概包括开盘价，收盘价，最高价，最低价，成交量，成交金额等。而这些连续的数据并没有很明显的分段特征，所以我觉得并不能在这些属性上做手脚。...第二，在这些综合性能最好的工具中，WEKA的统计能力相对偏弱，图形化一般，而挖掘能力是顶尖的，在股票的挖掘中，我们应用的数据本身就是统计学指标，是别人已经算好的，所以对统计能力的要求并不高，而WEKA保证了最好的挖掘效果
在这里，我想分享一下机器学习发展一个粗略的时间表，并且标记了一些里程碑，但并不完整。此外，在阅读本文所有的论断时，都请在前自行脑补一句：“据我所知”。...Rosenblatt用下面几句话介绍了感知器模型： 感知器模型的设计是针对于一般智能系统的一些基本特性，而不会纠缠于一些特定生物体通常情况下未知的特性。...然而，感知器模型的热度在1969年被Minsky [3]所取代。他提出了著名的XOR问题，感知器无法对线性不可分割的数据进行分类。这是Minsky对神经网络社区的反驳。...Adaboost通过易于训练的弱分类器进行训练，给那些难的样本更高的权重。这种模型是许多不同任务的基础，如面部识别和检测。...由于大数据的数据规模都很大，许多强大的ML算法在相当多的系统中（当然对大型技术公司来说不是这样）是无用的。
对所有数据进行根因分析，又会给团队成员增加负担，使得大家搜集度量数据的热情大打折扣，让度量驱动改进难以为继。 有些团队在进行度量驱动改进时，采用了画“红绿表”的方法。...图1 红绿表 红绿表中的数据，没法告诉我，哪些未达标的数据，是应该关注的不可预测信号，应该做根因分析，进行系统性的改进，使得系统重新回到可预测的状态。...这是一个经过验证的经验，以后可以多采用。另外，从这个PBC图表能够看出，我只需要对6月16日这个符合规则1的不可预测的数据进行根因分析就可以了。...其他所有红色的数据，都没有符合不可预测信号的4个规则，只要身体这个系统不发生根本性的变化，这些指标将来都会在平均值上下正常波动，所以不必做根因分析。这样能节省大量时间和精力，避免浪费。...而图1那个红绿表，就无法明显地识别后面5个红色的数据，其实不必做根因分析了。从这一点就能看出，PBC图表要优于红绿表。
） 3.3.部分类的使用（封装内部对象） 3.4.高强度的OO设计（面向特定领域的高度抽象设计形成特定领域框架） 4.DomainModel业务逻辑规则配置（将扩展点分离后使用适当的配置将规则IOC进去...在以【Employee】为聚合根里面我们聚合了【ParentMessage】家长留言、【TeacherCheckGroup】站考，两个集合，其实这是用来做导航属性的；实体框架需要这些信息做实体导航使用，...） 模型扩展性是一个一直被我们关注无数次提起的焦点，对它的把握始终未能实现；传统分层架构将所有的业务逻辑洒满每个层面，从UI层到数据库都有多多少少的业务逻辑，而不是各负其责，管好自己分类的事情；UI层主要负责自己的样子好看...，下面我们要通过对【ParentMessage】的Priority属性进行判断，因为这两种优先级对于业务逻辑处理是不同的，但是可能会存在着相同的逻辑，这就完全符合我们的OOA、OOP的中心了，我们可以进行强大的抽象...、继承来处理，这也是我们OO应该管理的范围，UI\数据库都不具备这样的能力； 可以将DDD与UI、数据库打个比方： UI：我没有什么事情，分点业务给我处理吧； 数据库：我很强大，所有的数据都在我的管理范围之内
❗注意 ❗：红黑树的规则并不要求红黑节点严格交替出现。黑色节点可以连续，但红色节点不能连续。这是规则的设定。 通过这些规则，红黑树可以保持接近平衡的状态。...键值对来储存key和key 值对应的value值，_col来储存颜色，默认创建的节点是红色。...我们需要对叔叔节点进行分类讨论： 如果叔叔节点是红色，那么说明爷爷节点的两个子树中黑色节点个数一致，此时只需要进行变色处理。...num : num + 1); } } 我来来运行看看： 可以看到我们使用一个小数组进行的检查是没有问题的，那么接下来我们来一千万个数据来检查一下，我们的检查函数也要进行调整： 测试二...： 一千万的数据我们进行检查后依然是满足红黑树的规则！！！
我不是商科背景，也不大了解进出口的规则，于是客户耐心的给我解释了现有的流程。货物从A国进入B国，那么进口方需要决定在B国海关的缴税。当然，不同的货物可能有不同对应的类别，而不同类别间的税率差别很大。...比如“圣诞蜡烛”可以被归为节庆用品，也可以被归为日用品，而二者之间的税率差别可能很大。因此正确的选取最佳的分类对于我们的客户非常重要，但当涉及到多个国家的规则时，正确的分类是很难的。...错误的分类不仅可能会交错税被海关罚，也可能在后期被第三方审计时出现问题。 我很好奇的问他这些年他们怎么处理这个问题，谁来分类，纯人工是不是很贵？...他哈哈一笑，告诉我大概从十五年前他们就在东南亚建立了几个处理中心，专门利用当地便宜的劳力来对进出口商品进行分类，准确率很高。当然，他们偶尔也使用第三方的中介机构进行分类，也很划算。...这并不代表这些会计师们会失业，只是代表不再理解如何帮助和理解客户的业务了，而传统审计的方式也可能发生改变。
；】 这里我们只讨论面向关系型数据库的存储方式；聚合是一类实体的集合，会有一个“带头”的实体也就是聚合根，我们对它的操作需要很小心，比如：当你插入一个聚合根时会把聚合根所涉及的一些附属模型都插入，这个时候就是错误的...CurrentSubject{get;} } 也就是说进行插入、更新的时候只需要使用“标量”属性来更新插入即可，因为不需要涉及到对其他对象的操作； 1.3.4】角色、类型 模型的角色、类型，我想大家应该多少有点了解的...，需要识别出具体的事物然后才能稳健的抽象出模型；（当然并不是绝对的，你也可以进行抽象优先，但是我想前提是你脑子里已经有具体的事物了） 1.3.6】永远都不要去假设你的模型 我们以前经常会犯一个错误，就是经常去假设系统能提供什么功能...，由于规则是动态变化的，所有动态语言是用来开发规则引擎的一个好的工具；当然并不是规则引擎就是这点东西；我们可以适当的研究一下Ruby、Python之类的动态面向对象语言，对规则的设计是很有好处的；从性能角度将...，但是对于提前交卷的业务逻辑还是散开在方法体中的，还记得我们上面曾讲过“规则引擎”吗，将规则的配置在外部设置，我想对象化后这个已经不是不什么难事了，但是对于到底怎么提交【提前试卷】的动作可能不只是一种方式
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