关于这个算法有一个非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是这样的：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多。这个举措使尿布和啤酒的销量双双增加，并一直为众商家所津津乐道。1、基本概念 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 &nb
LRU 简介Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，可以用来作为路由或者淘汰算法。很多开源的框架或者一些第三方的项目都会采用到这个算法，比如 Redis 的 key 的缓存失效，比如一些路由功能。算法的思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。正是由于这个特性，所以我们可以将使用不到的数据淘汰，或者如果是路由，我们就可以将数据路由到这台
一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途：分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定；排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序；预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值
原创
精选
2024-10-19 16:16:32
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# 如何在Python中实现逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在本教程中，我将指导你通过以下步骤来实现一个基本的逻辑回归模型。
## 实现流程
我们将逻辑回归的实现分成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-17 13:35:37
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# 如何用Python实现Logistic Regression（LR）算法
## 摘要
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Logistic Regression（LR）算法。LR是一种经典的机器学习算法，常用于二分类问题。我们将通过示例代码和步骤详细解释如何实现LR算法，适合初学者入门学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --
原创
2024-03-12 06:05:02
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# Java基于内容的推荐算法实现
推荐算法在互联网应用中发挥着重要作用，它可以根据用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐内容。其中一种常见的推荐算法是基于内容的推荐算法。本文将介绍基于内容的推荐算法的原理，并使用Java编写一个简单的实现示例。
## 基本原理
基于内容的推荐算法是根据用户对某些内容的喜好，推荐与这些内容相似的其他内容给用户。它通过分析内容的特征，计算内容之间的相似度，然后
原创
2023-08-24 13:29:32
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算法课最近讲到了递归分治的策略，留下了第一个有技术含量的作业：简化多项式计算的FFT算法，于是我打算在这里结合前人的分析解析一下这一算法。FFT即fast Fourier transform，是快速傅立叶变换的简称，采用这种方法能采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。 FFT的基本思想是把原始的N点序列，依次
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2023-11-26 19:54:55
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服务限流实现方案固定计数器算法----滑动窗口计数器算法令牌桶漏桶固定计数器算法 改进版本 滑动窗口计数器服务限流概念：限定固定请求数量 访问服务器端 保护服务接口限流框架：1.nginx限流 2.谷歌 Guava限流 3.阿里巴巴 Sentinel限流 4.Redis+lua实现限流本质限流算法底层都是基于 漏桶、令牌桶、滑动窗口/固定计数器实现。谷歌 Guava限流 提供Api RateLim
数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
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2024-08-27 19:42:32
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最近发现之前做过的东西，在未掌握牢固的情况下，很快就会忘掉，所以，通过这些东西来保留下一些测试方法，以便以后能够回顾。 WebService的最后一种测试方法，也就是通过HTTP协议来手写脚本完成测试，这里虽说手写脚本，其实完成的大部分还是复制粘贴的工作，很简单，下面简要记录。 &n
原创
2014-12-24 11:33:55
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1 研究背景和现状IRC是Internet Relay Chat 的英文缩写，中文一般称为互联网中继聊天。它是由芬兰人Jarkko Oikarinen于1988年首创的一种网络聊天协议。经过十年的发展，目前世界上有超过60个国家提供了IRC的服务。IRC的工作原理非常简单，您只要在自己的PC上运行客户端软件，然后通过因特网以IRC协议连接到一台IRC服务器上即可。它的特点是速度非常之快，聊天时几乎
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2023-09-19 20:33:45
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理论包含CART、GBDT、LR，我得抽时间好好写一下。代码调用lightgbm代码有两种方
原创
2022-12-04 07:39:51
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关于基于内容的推荐算法的 MapReduce 实现，特别是用 Java 进行开发，今天咱们来聊聊这一过程。这篇博文会带你从背景到技术原理，再到系统架构、源码分析、性能优化，最后展望一下未来的可能性。
## 背景描述
在互联网飞速发展的今天，推荐系统成为了吸引用户的重要手段。根据一项调查显示，用户在在线购物和内容消费时，70% 的决策都受到推荐系统的影响。传统的推荐系统主要包括基于协同过滤的算法
1.决策树决策树模型demo随机森林模型demo1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点：优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较高。很好处理线性特征。缺点当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。不能很好地处理大量多类特征。对于非线性特征，需要进行转换。以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策
导语笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。0. 提纲1. 背景2. LR 海量高维离散特征 (广点通精排)3. GBDT 少量低维连续特征 (Yahoo & Bing)4. GBDT+LR (FaceBook)5. FM+DNN (百度凤巢)6. MLR
# Java中的逻辑回归（Logistic Regression）
## 简介
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种经典算法，常用于二分类问题的解决。它通过构建一个线性模型，使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性输出转换为概率值，从而进行分类预测。在Java语言中，我们可以使用一些开源的机器学习库来实现逻辑回归算法，如Weka和Apache Spark等。
原创
2023-08-16 12:40:21
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1.软件版本MATLAB2013b，quartusii12.12.本算法理论知识 标准的TEA算法使用64位的明文
原创
2022-10-10 15:20:59
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