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概率思维-成功人士基础“人生算法

这就是 “确定效应”,“二鸟在林,不如一鸟在手”,大部分人不愿为了看似更大收益冒风险,他们更喜欢虽然小一点但是确定收益。“确定效应”就是他们“人生算法”。...但是,其实这道选择题,是有唯一正确答案。绿色按钮“期望值”更大(期望值为5000万),是理性选择。“决策树”,就是你“人生算法”。...可是,即便绿色按钮是正确理性选择,我还是有一半可能什么都拿不到啊,怎么办?有没有一种办法,让我能确定地获得比100万更大收益,增加我“赢”概率呢?当然有。...这就是基于“概率思维”另一种“人生算法”。 不同“人生算法”,带来不同选择,从而获得完全不同的人生。...而“概率思维”就是很多成功人士基础“人生算法”, 在不完全信息决策情况下,不是靠你聪明才智或者努力,就一定能有正确决策

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机器学习--基础最常用聚类算法

基于划分聚类算法(partition clustering) K-means:是一种典型划分聚类算法,它用一个聚类中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择聚点不一定是聚类中一个点,该算法只能处理数值型数据...优点:采用随机抽样与分割相结合办法来提高算法空间和时间效率,并且在算法中用了堆和K-d树结构来提高了算法效率,使其可以高效处理大量数据。 缺点:对异常数据比较脆弱。...基于密度聚类算法 DBSCAN:DBSCAN算法是一种典型基于密度聚类算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达对象组成一个簇...优点:聚类簇形状没有偏倚,不需要输入要划分聚类个数。 缺点:DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感,且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度聚类算法如下: ?...从以下几个方面对几种常用聚类算法进行综合性能评价,评价结果如下: ?

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    懒惰算法—KNN

    总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是吗?...该算法常用来解决分类问题,具体算法原理就是先找到与待分类值A距离最近K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素: 通过该算法原理,我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值,也就是要找他周围几个值;第二部分是距离计算,即找出距离他最近K个值;第三部分是分类规则的确定,就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法原因。 测试算法:将提供数据利用交叉验证方式进行算法测试。 使用算法:将测试得到准确率较高算法直接应用到实际中。...5、应用算法: 通过修改inX值,就可以直接得出该电影类型。

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    基础Nginx教学

    Nginx支持负载均衡调度算法方式如下: weight轮询(默认):接收到请求按照请求顺序逐一分配到不同后端服务器,如果在使用过程中,某一台服务器宕机,Nginx会自动将该服务器剔除出队列,请求受理情况不会受到任何影响...ip_hash:每个请求按照发起客户端iphash结果进行匹配,这样算法下一个固定ip地址客户端总会访问到同一个后端服务器。...fair:智能调整调度算法,动态根据后端服务器请求响应时间进行均衡分配,响应时间短处理效率高服务器分配到请求概率高,响应时间长处理效率低服务器分配到请求少。...注意: Nginx默认不支持fair算法,如果要使用这种调度算法,需要安装upstream_fair模块。...Nginx默认不支持url_hash调度算法,要使用的话需要安装Nginxhash软件包。 作为一个Nginx使用者,在编写配置文件肯定出现过问题,可能经常需要将大量时间花费在配置文件编写上面。

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    gbdt算法_双色球简单算法

    解释一下GBDT算法过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT优点和局限性有哪些? 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用是Boosting思想。...,且每一次迭代,都在现有树基础上,增加一棵树去拟合前面树预测结果与真实值之间残差。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白: Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析(清晰解释...) iloc用法(简单) scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结(包含所有参数详细介绍) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    算法基础-基础算法

    ,以及一个整数 k,请用快速选择算法求出数列从小到大排序后第 k 个数。...这里可以运用我们性价比最高,代码最好写,效率特高归并排序算法 归并排序中左数组和右数组在内部都是有序且相对原数组中位置都是从左到右,我们可以利用这一性质当我们判断左数组中某一个元素(下标为i)...和r必定相等而且满足 check(l) 且 check(r); 当然本题用c++算法二分查找函数 lower_bound 和upper_bound做是更快 lower_bound(array +...r + 1 >> 1; if(a[mid] <= x) l = mid; else r = mid - 1; } cout << l << endl; } } 算法库二分...03.差分 04.差分矩阵 双指针算法 01.最长连续不重复子序列 题目描述 给定一个长度为 n整数序列,请找出最长不包含重复连续区间,输出它长度。

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    Redis基础内容

    一、Redis简介 1、特点: Redis支持数据持久化,可以将内存中数据保存在磁盘中,重启时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单key-value类型数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构存储。 Redis支持数据备份,即master-slave模式数据备份。...值 HMGET:批量获取多个hash类型keyfield值 HGETALL:获取一个hash类型key中所有的field和value HKEYS:获取一个hash类型key中所有的field...不同是每个元素都会关联一个double类型分数。redis正是通过分数来为集合中成员进行从小到大排序。 zset成员是唯一,但分数(score)却可以重复。...缓存null值 布隆过滤 增强id复杂度,避免被猜测id规律 做好数据基础格式校验 加强用户权限校验 做好热点参数限流 2、缓存雪崩 缓存雪崩是指在同一时段大量缓存key同时失效或者Redis服务宕机

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    Python基础语法

    中间以空格隔开 print('lydms', 18) # 输出1+2结果(3) print(1 + 2) # 字符串占位符(%s),后面用(%name),进行数据站位(我名字是lydms,我很开心...) name = 'lydms' print("我名字是%s,我很开心" % name) age = 18 print("我年龄是%d" % age) size = 170.2 print("我身高是...%f" % size) # 全部(我身高是170.200000) print("我身高是%.2f" % size) # 保留2位小数(我身高是170.20) # 格式化输出(分数比例为18%...表示原始字符串: >>> print('Ru\noob') Ru oob >>> print(r'Ru\noob') Ru\noob 6、 List(列表) List(列表) 是 Python 中使用频繁数据类型...列表可以完成大多数集合类数据结构实现。列表中元素类型可以不相同,它支持数字,字符串甚至可以包含列表(所谓嵌套)。 列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开元素列表。

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    HDFS基础使用

    HDFS使用场景:适合一次写入,多次读出场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。 2、HDFS优缺点 缺点: 不适合低延时数据访问,比如毫秒级存储数据,是做不到。...这样是不可取,因为NameNode内存总是有限; 小文件存储寻址时间会超过读取时间,它违反了HDFS设计目标。 不支持并发写入、文件随机修改。...(1)HDFS块设置太小,会增加寻址时间,程序一直在找块开始位置; (2)如果块设置太大,从磁盘传输数据时间会明显大于定位这个块开始位置所需时间。导致程序在处理这块数据时,会非常慢。...Edits文件:存放HDFS文件系统所有更新操作路径,文件系统客户端执行所有写操作首先会被记录到Edits文件中。 seen_txid文件保存是一个数字,就是最后一个edits_数字。...(4)常见校验算法crc(32),md5(128),sha1(160)。 (5)DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

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    Kafka基础使用

    消息序号 默认Kafka将offset存储在ZooKeeper中 在一个分区中,消息是有顺序方式存储着,每个在分区消费都是有一个递增id。...轮训分区 默认策略,也是使用最多策略,可以最大限度保证所有消息平均分配到一个分区 如果在生产消息时,key为null,则使用轮询算法均衡地分配分区 随机策略(不用) 随机策略,每次都随机地将消息分配到每个分区...每个分区机制。...订阅topic分区数发生变化 Rebalance不良影响 发生Rebalance时,consumer group下所有consumer都会协调在一起共同参与,Kafka使用分配策略尽可能达到公平分配...1.2 基于于日志大小保留策略 日志删除任务会检查当前日志大小是否超过设定阈值来寻找可删除日志分段文件集合。

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    KNN:容易理解分类算法

    KNN是一种分类算法,其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习算法,具体可以分为以下几个步骤 1....第一步,载入数据,因为是监督学习算法,所以要求输入数据中必须提供样本对应分类信息 2. 第二步,指定K值,为了避免平票,K值一般是奇数 3....K值为3时,绿色点归类为红色,K值为5时,绿色点归类为蓝色。由此可见,K值选取是模型核心因素之一。 除此之外,还有另外一个因素,就是距离计算。...在scikit-learn中,使用KNN算法代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

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    史上详细vue入门基础

    {{xxx}}中xxx要写js表达式,且xxx可以自动读取到data中所有属性; 7.一旦data中数据发生改变,那么模板中用到该数据地方也会自动更新;注意区分: js表达式和js代码(语句)...(数据模型)开发分离开来,这是通过置标语言或GUI代码实现。...视图模型可以实现中介者模式,组织对视图所支持用例集后端逻辑访问。 <!...二是将【视图】转化成【模型】,即将所看到页面转化成后端数据。 这两个方向都实现,我们称之为数据双向绑定。...(5)基础语法: el与data两种写法: data为对象: data:{ message: '此时mustache表达式是通过data为对象来获取message值' } data为函数

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    SSDP协议基础_核心协议

    简单服务发现协议提供了在局部网络里面发现设备机制。控制点(也就是接受服务客户端)可以通过使用简单服务发现协议,根据自己需要查询在自己所在局部网络里面提供特定服务设备。...设备(也就是提供服务服务器端)也可以通过使用简单服务发现协议,向自己所在局部网络里面的控制点宣告它存在。 实现 简单服务发现协议是在HTTPU和HTTPMU基础上实现协议。...按照协议规定,当一个控制点(客户端)接入网络时候,它可以向一个特定多播地址SSDP端口使用M-SEARCH方法发送“ssdp:discover”消息。...当设备监听到这个保留多播地址上由控制点发送消息时候,设备会分析控制点请求服务,如果自身提供了控制点请求服务,设备将通过单播方式直接响应控制点请求。...类似的,当一个设备接入网络时候,它应当向一个特定多播地址SSDP端口使用NOTIFY方法发送“ssdp:alive”消息。控制点根据自己策略,处理监听到消息。

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    zookeeper基础教程

    一、简介 1、工作机制 官方地址:https://zookeeper.apache.org/ Zookeeper是一个开源分布式,为分布式框架提供协调服务Apache项目。...Zookeeper从设计模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心数据,然后接受观察者注册,一旦这些数据状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在...Zookeeper上注册那些观察者做出相应反应。...dataDir:保存Zookeeper中数据 注意:默认tmp目录,容易被Linux系统定期删除,所以一般不用默认tmp目录。...监听机制保证ZooKeeper保存任何数据任何改变都能快速响应到监听了该节点应用程序。

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    zookeeper基础教程

    一、简介 1、工作机制 官方地址:https://zookeeper.apache.org/ Zookeeper是一个开源分布式,为分布式框架提供协调服务Apache项目。...Zookeeper从设计模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心数据,然后接受观察者注册,一旦这些数据状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在...Zookeeper上注册那些观察者做出相应反应。...dataDir:保存Zookeeper中数据 注意:默认tmp目录,容易被Linux系统定期删除,所以一般不用默认tmp目录。...监听机制保证ZooKeeper保存任何数据任何改变都能快速响应到监听了该节点应用程序。

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    疯子算法总结14--ST算法(区间值)

    ②不过区间在增加时,每次并不是增加一个长度,而是基于倍增思想,用二进制右移,每次增加2^i个长度 ,最多增加logn次 这样预处理了所有2幂次小区间值  关于倍增法链接 查询: ③对于每个区间...,分成两段长度为区间,再取个值(这里两个区间是可以有交集,因为重复区间并不影响值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3,另一种分成3,4,6和5,3,最大值都是6,没影响。...)预处理,O(1)查询值  但不支持修改 预处理时间复杂度O(nlogn),查询时间O(1)。...x=int (log(y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础...,向区间内跳1<<x //大值; } int main() { scanf("%d",&N);//输入数据总数 scanf("%d",&K);//输入询问次数k for(

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    小白入门简单机器学习算法

    有没有比较简单适合小白入手算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单机器学习算法kNN入手,慢慢通过一些简单例子来理解机器学习。...你可以用pip安装,也可以直接下载anaconda这个神器,非常方便,一下子把机器学习,数据分析要库全部安装了,省你一个一个下载. 2.挑个简单数据集 工欲善其事,必先利其器。...:有花萼、花瓣和花蕊三个部分,花萼就是绿色那部分在外边,然后是花瓣,里面是花蕊....训练数据 测试测试集数据 看准确率得分 最后模型调整参数,降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors简称,我觉得是机器学习里面简单算法.它核心思想就是...简单说就是让相似的K个样本来投票决定。

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    shell---入门(基础几个命令)

    今天就总结一下使用Linux入门命令也就是常用命令。 首先你得有一个Linux操作系统供你玩耍,简易就是在你电脑上装一个虚拟机,然后虚拟机上跑一个Linux操作系统。...相对复杂是给你电脑装上双系统,在启动时候可以随意选择Linux还是Windows,只不过这样后果是会让你电脑有点卡。...当然如果你想完全投入到Linux怀抱中也行,那就放弃Windows直接只装Linux操作系统。昂贵方式是购买一个云服务器主机,安装Linux系统,使用ssh连接。...-l : 是以列表形式显示出来,包含一些详细信息,比如文件类型,文件属性,文件大小以及文件时间等。 参数是可以组合,-al就是按列表形式打印出所有的文件。...> 是重定向意思,就是说经>左面的命令输出直接打印到右边文件里面,由于 > 左边没有命令,所以什么也没有打印,因此右面创建新文件也是空。同样 我们将pwd命令输出打印到file3文件中。

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