逻辑计划优化（Logical Optimization）阶段把标准的基于规则（Rule-based）的优化策略应用于已经分析的逻辑计划（Resolved Logical Plan）。说明：为了对总体架构有一个更加宏观的掌握，所以逻辑计划分析规则的实现会在后续逐渐补上，先继续分析总体框架的实现。优化规则的分类逻辑计划的默认优化规则集Optimizer#defaultBatches变量中定义。和逻辑计
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2023-08-11 20:38:50
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Hive优化：Explain执行计划 内容目录Hive优化：Explain执行计划一：Explain执行计划二：Explain的语法三：Explain的用法四、图示Explain执行计划 一：Explain执行计划想要做好hive优化，你可以启用一些hive配置，压缩文件等等，但是羊毛出在羊身上，硬件配置好了，写了一个无敌菜sql，任凭你的配置再好，也不能顶得住sql的毁灭打击啊所以就要了解一下s
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2023-07-20 18:30:12
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第 29节 -逻辑回归之高级优化 (5)参考视频:6-6-Advanced Optimization (14 min).mkv 在上一个视频中，我们讨论了用梯度下降的方法最小化逻辑回归中代价函数J(θ)。在本次视频中，我会教你们一些高级优化算法和一些高级的优化概念，利用这些方法，我们就能够使通过梯度下降，进行逻辑回归的速度大大提高，而这也将使算法更加适合解决大型的机器学习问题，比如，我们有数目庞大
大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！SparkSQL逻辑计划概述逻辑计划阶段被定义为LogicalPlan类，主要有三个阶段：由S...
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2021-06-10 21:00:48
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1.spark的基本工作原理1>迭代式计算： Spark与MapReduce最大的不用在于其迭代式计算模型： 1)MapReduce，分为两个阶段，map和reduce，两个阶段完成，就结束了。所以我们在一个job里能做的处理很有限，只能在map和reduce里处理数据。 2)Spark，迭代式计算模型，可以分为n个阶段，因为它是内存迭代式的。我们在处理完一个阶段以后，可以继续往下处理
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2023-08-21 08:42:50
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2021-06-10 20:59:36
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本篇用到的数据，链接：https://pan.baidu.com/s/1DVr3Ke7jfz3dQzXwz4BjGg 提取码：v8fo#logistic逻辑回归、最优化算法
'''
下面主要说下
sigmoid函数和logistic回归分类器
最优化理论初步
梯度下降最优化算法
数据中的缺失项处理
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优点：计算代价不高，易于理解和实现。
缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。
适用数据
逻辑回归中的优化算法总结一假设我们有m个数据对(x,y)，且数据x的维度为n的自变量，y为离散型因变量。在逻辑回归中，我们的任务通常是训练出一个多项式函数，其中w0等为未知常数，被称为权重，所有权重记为。（这个是线性回归的多项式函数，逻辑回归还需要一个sigmod函数进行压缩）我们通过这个多项式函数来拟合已有的数据对应关系（x,y)，通常用如下公式来计算两者的差异和拟合程度。因为在数据一定的情况下
不断补充函数函数开始要加入参数条件判断，条件不符返回并输出log循环中尽量减少运算及函数调用像Obj[i]这种数组调用，如果多次出现，也尽量用临时变量代替，[]运算也需要时间，如果多次调用obj.x那么.x也需要时间像Obj.getInstance()这种单例一般都保...
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2014-11-15 10:07:00
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MRP的逻辑就是：供给-需求=建议/预计库存。所以对于一些简单的情况，直接用Excel进行加减乘除就可以计算出来结果，根本没有多神秘。其实想想就知道，ERP才产生多少年？如果MRP非用ERP才可以计算出来，我们以前没有ERP的时候是怎么买料的？mrp输入 MRP只是一个计算逻辑，自然需要有人提供下面这些资料给它，才能运作。需求计算数据需求=订单数*用量+计划外需求，所以需要下面这些资料。生产计划
1、数据说明学生信息表（student_txt）定义如下：-- 创建数据库
create database tuning;
use tuning;
-- 创建表
create table if not exists tuning.student_txt(
s_no string comment '学号',
s_name string comment '姓名',
s_bir
链接：pan.baidu.com/s/134nDSt_yF1GbJkJVmr4P_g 提取码：91vd 逻辑回归一、题目二、目的三、平台四、基本原理1. 逻辑回归2. 损失函数五、实验步骤1. 数据可视化2. 将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(cost function)的初始值3. 选择一种优化方法求解逻辑回归参数3.1. 梯度下降法3.2. 牛顿迭代法4. 某学生两次考试成绩分别为 42
学习内容：1、逻辑回归与线性回归的联系与区别2、 逻辑回归的原理3、逻辑回归损失函数推导及优化4、 正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7. sklearn参数 逻辑回归和线性回归的区别和联系 直观：逻辑回归就是线性回归的损失函数加个sigmoid函数，两者属于广义线性模型家族。1.要解决的问题：逻辑回归解决的是分类问题，在空间找出决策
首先需要明确，一般来说spark可以支持scala、python、R等多种语言，这里用的是scala的脚本。在spark安装目录下，执行bin/spark-shell可以启动scala脚本，然后可以逐行输入scala命令。另一种方式是直接编写如test.scala这样的脚本文件，然后交给spark-shell运行：./spark-shell < test.scala
Mysql存储过程1.创建存储过程语法（格式）DELIMITER $
CREATE PROCEDURE 存储过程名A（IN 传入参数名a INT，IN 传入参数名b VARCHAR(20)，OUT 返回参数名c INT）
BEGIN
内容..........
END $解析： IN 代表传入的参数，定义传入参数名，并且后面跟上传入参数类型（INT,VARCHAR,DOUBLE,.....
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2023-06-28 07:20:48
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目录1、执行计划1.1、id1.2、select_type（查询类型）1.3、type（索引类型）1.4、possible_keys （可能用到的索引）1.5、key1.6、key_len（索引长度）1.7、ref1.8、rows1.9、Extra2、sql优化2.1、单表优化2.2、两表优化2.3、索引失效2.4、其它优化小技巧sql优化主要就是针对表的索引进行优化，同时我们需要使用explai
MySQL在生成具体执行计划的时候，会根据成本计算去选择最优的执行计划，因为每个查询执行的时候实际都可能有多种执行计划可以选择，必须要选择成本最低的那种MySQL在执行一些相对较为复杂的SQL语句的时候会对查询进行重写来优化具体的执行计划，因为它有可能可能会觉得你的SQL写的一点都不好，直接按你的SQL生成的执行计划效率不够高，需要自动帮你改改常量替换首先，要是MySQL觉得你的SQL里有很多括号
详情请点击
原创
2022-01-20 15:38:57
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详情请点击：https://www.cnblogs.com/lbg-database/p/10108513.htmlExtra列的值: 1.using filesort需要使用额外的排序得到结果(进行内存排序或者硬盘排序) 2.using index优化器只需要使用索引就可以返回结果（覆盖索引） 3.using index condition优化器使用index con...
原创
2021-07-07 10:37:22
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SQL优化，主要是优化查询效率，查询有两种： 1、全表扫描检索，不管查询什么数据，都是全表依次扫描去查询，数据量大的话，会大大降低性能。 2、按照索引检索，根据索引去检索数据，速度会非常快。 SQL优化的手段：1、使用索引，在经常需要进行检索的字段上创建索引，可以大大的提供查询的效率，但是要注意合理的创建索引，因为索引虽然提高了查询效率，但是牺牲了其他方面的性能，
