Nginx的负载均衡默认算法是加权轮询算法，本文简单介绍算法的逻辑，并给出算法的Java实现版本。 本文参考了Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin) 。 算法简介 有三个节点{a, b,
KNN算法和Kernel KNN算法的区别KNN算法KNN（K-Nearest Neighbor,简称KNN）算法，是一种常用的监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本。然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常可选择这k个样本中出现最多的类别标记作为测试结果；在回归任务中，可使用“平均法”，即将这k个样本的输出类别标记的平均值作为预测结果；
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2024-05-30 01:50:51
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指数加权平均 (exponentially weighted averges)先说一下指数加权平均， 公式如下：\[v_{t}=\beta v_{t-1}+(1-\beta) \theta_{t}
\]\(\theta_t\)\(v_t\) 是用来替代\(\theta_t\)的估计值，也就是加权平均值\(\beta\)设 \(\beta = 0.9\)\[v_{100} = 0.1 * \thet
这样，前向分步算法将同时求解从m=1到M的所有参数βm��，γm��的优化问题简化为逐次求解各个βm��，γm��的问题。GBDT(Gradient Boost Decision Tree梯度提升决策树)基于残差学习的提升树算法（加法模型+向前分步算法）GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，是迭代树，不是分类树。GBDT的核心就在于：每个基树拟合的是前一棵树的残差，真实值是预测值和残
java基础(七) java四种访问权限引言Java中的访问权限理解起来不难，但完全掌握却不容易，特别是4种访问权限并不是任何时候都可以使用。下面整理一下，在什么情况下，有哪些访问权限可以允许选择。一、访问权限简介访问权限控制： 指的是本类及本类内部的成员（成员变量、成员方法、内部类）对其他类的可见性，即这些内容是否允许其他类访问。Java 中一共有四种访问权限控制，其权限控制的大小情况是这样的：
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2023-08-16 22:02:45
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前言上一篇博客写到ElasticSearch有中文分词检索的能力，但如果仅仅就这个就完全没办法体现ElasticSearch的强大了，ElasticSearch还能支持短语搜索，近似搜索，搜索推荐，搜索纠正等搜索引擎高级特性。可以极大地方便用户，极大地提高用户体验。站内垂直搜索几乎在所有互联网产品中都有运用，往往首页最显眼处都有一个搜索框，如天猫，京东，拼多多，当当网，美团，饿了么，优酷，爱奇艺，
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2024-09-14 14:39:16
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一、KNN算法概述
KNN作为一种有监督分类算法，是最简单的机器学习算法之一，顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集，具体的计算步骤分为一下三步：
1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，可以是欧式距离、余弦距离等，比较常用的是较为简单的欧式距离；
2、找出上步计算的距离中最近的K个对象，
距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。
按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法[2-6]。按变换方式分，
JS 一、kNN算法概述 kNN是k-Nearest Neighbour的缩写，这是一种非常简单且易于理解的分类算法。回想我们从小到大在认知事物的过程当中，我们是如何判断一种事物是属于哪种类别的?通常的一种思路就是，分析当前这个事物与我们之前所知道的类别特征进行比对，找出最接近的一类，然后就可以把这个东西归属于这一个类别。kNN算法大致就是这么一个思路，直接通过测量不同特征值之间的距离来达到分
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2024-05-30 08:48:11
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一、四种平均算法平方平均数：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>应用：标准差算术平均数：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1阶平均 ，是加权算数平均的一种特殊形式，缺点：容易受极端值影响几何平均数：Gn=(a1·a2...an)1/n ——>调和平均数：Hn=n/(1/a1+1/a2+...+1/an) ——>-1阶平均 ——
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2024-05-21 14:20:42
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1. 为什么要加窗 每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号将会存在泄漏。为了将这个泄漏误差减少到最小程度，我们需要使用加权函数，也叫窗函数。加窗主要是为了使时域信号似乎更好地满足FFT处理的周期性要求，减少泄漏。 如下图所示，若周期截断，则FFT频谱为单一谱线。若为非周
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2024-03-26 12:33:06
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加权kNN上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量： weight = 1 / (distance + const) 这种方法的潜在问题是，它为近邻分配很大的权重，稍远一点
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2023-05-31 10:39:16
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加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原
原创
2022-04-08 10:09:12
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在做灰度的时候，需要用到加权轮训算法，于是选择了最简单的最大公约数法，在这里做下记录（下面内容为摘抄原文，并修正部分文字）大体方法：这种算法的原理是：在服务器数组S中，首先计算所有服务器权重的最大值max(S)，以及所有服务器权重的最大公约数gcd(S)。 index表示本次请求到来时，选择的服务器的索
加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量： weight = 1 / (distance + const) 这种方
原创
2021-06-07 23:22:00
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K近邻算法本算法代码/笔记参考《机器学习实战》、《统计学习方法》1.简介 KNN工作原理：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k
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2024-07-17 16:27:01
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最近邻算法最近邻算法是机器学习算法中比较简单的一种算法了，下面用图阐述一下该算法。 上面笔记只说了knn的最常出现的一种分类方式，下面还将补充一些其他方式。knn加权分类： 加权的多数投票法；对于k个样本，每个样本到待测样本的距离的倒数作为当前样本的权重系数，在k个样本中，统计各个类别对应权重的累加和，最终将权重系数最大的那个对应类别作为待测样本的类别。knn回归预测： 将k个样本的y值的均值作为
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2024-07-09 19:35:18
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PageRank简介：是由Google创始人Larry Page 和 Sergey Brin受“论文的影响力”所提出，用于标识网页的重要性的方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量
# Java中什么时候方法前面可以不加权限修饰
在Java中，方法前面通常需要加上权限修饰符，如public、private或protected，用于指定方法的访问权限。但是，并不是所有的方法都需要显式地指定权限修饰符，有些情况下可以省略。
## 默认访问权限
如果一个方法没有显式地指定权限修饰符，那么它将使用默认访问权限。默认访问权限在类内部和同一个包内部可见，但在不同包中是不可见的。在这
原创
2023-10-13 07:05:15
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KNN及加权KNN优化算法 文章目录KNN及加权KNN优化算法深度学习的常规套路：K-近邻(KNN)算法：超参数(距离)：调参-训练采用交叉验证：附：KNN算法实例：KNN算法注意事项：KNN算法缺陷及优化：加权KNN算法： 深度学习的常规套路：1.收集数据并给定标签 2.训练一个分类器 3.测试，评估K-近邻(KNN)算法：对于未知类别属性数据集中的点： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距
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2024-04-24 14:41:39
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