摘要：
Are we ready for learned Cardinality Estimation 摘要 文章包括三大部分： 对于一个静态的数据库，本文将五种基于学习的基数估计方法与九中传统的基数估计方法在四个现实世界的数据集和统一的工作负载上进行了比较。结果说明基于学习的基数估计方法比传统方法更加准确 阅读全文
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决策树笔记整理 算法原理 决策树是一种简单但是被广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。它有两个有点：（1）决策树模型可读性好，具有描述性，有助于人工分析；（2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 构建决策树的基本步 阅读全文
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import numpy as np import numpy.random import scipy.special class NeuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(self, input_nodes_num, h 阅读全文
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# kaggle Titanic # 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as np import sys import sklearn import random import time from sklearn import ensemble from 阅读全文
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Kaggle入门Titanic数据处理 问题相关数据官方下载地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data # 导入需要的库 import sys import pandas as pd import numpy as np import sklearn impor 阅读全文
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python实现一个简单三层神经网络的搭建（有代码） 废话不多说了，直接步入正题，一个完整的神经网络一般由三层构成：输入层，隐藏层（可以有多层）和输出层。本文所构建的神经网络隐藏层只有一层。一个神经网络主要由三部分构成（代码结构上）：初始化，训练，和预测。首先我们先来初始化这个神经网络吧！ 1.初始 阅读全文
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从零开始的机器学习（一） 笔者理解的机器学习 对于一些正常的可执行程序来说，它们的执行都是遵照着一种非常规范的行为模式，如程序员在编写程序时的顺序语句、循环判别或者是较为复杂的一些特定算法的设计，种类各样但归根结底，计算机都是在有条不紊的执行我们输给计算机的在一些特定规则下的特定指令。而打破这种行为 阅读全文
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最近在系统的学习python，在此记录学习过程，因为之前已经掌握python语法等基本知识因此直接从项目开始练手，项目来自《python编程从入门到实践》希望学习后能够对python熟练掌握。 第一个项目是借助pygame库编写的一个小游戏，在此记录pygame的相关函数和用法。 首先导入pygam 阅读全文
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ABSTRACT DBMS典型学习方法的弊端：手机数据集的成本过高;工作方向或数据库发生改变时，必须重新收集数据。 解决：提出了一种新的数据驱动方式，直接支持工作负载和数据库的变化。 1.INTRODUCTION 深度神经网络应用于DBMS，其中DNN已经被用于替换现有的DBMS组件，如学习的成本模 阅读全文