下士闻道

摘要： 同样的一段代码，在两个python文件里面执行的结果不一样，一个是按照列单位进行sum一个是所有元素进行sum； 搞了半天，最后想到了，是不是可能sum语义不同，python原生和numpy的两个？一查，果然sum分两种； 在第一个类文件里面（第二个类文件有一句: from numpy import 阅读全文

摘要： 1.dict is not callable tree是一个字典类型。 tree("left") -> tree["left"] 2.list indices must be integers or slices, not tuple dataset是原生的python数组，是list类型（pyth 阅读全文

摘要： 昨天有一个需求，就是想要根据某个网关url做过滤，获取其下面所有的上下文nginx日志；如果直接"query":"https://XXX/YYY/ZZZ"发现有问题，啥也查不出来，后来仁杰指出来需要使用“”括起来，果然这样就变成了前后匹配的模糊查询了。但是继续，我发现如果我指定了字段"query": 阅读全文

摘要： ES环境搭建 1.创建用户组2.目录授权3.安装jdk4.vi /etc/sysctl.confvm.map_maxcount=65535vm.swappiness=5 sysctl -p 生效5.修改配置文件5.1 node.master/node.client： master节点，node.ma 阅读全文

摘要： 1. 距离计算，不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离，而是通过对于指定样本进行广播（复制）成为一个shape和全局一致后，再进行整体计算，这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的： 2. numpy的排序函数argsort，这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序；对于一维数组，正序排列正常 阅读全文

摘要： svm的研究一下，越研究越发现深入。下面谈一些我个人一些拙见。 svm计算基础是逻辑回归（logistic regression），其实一切二元分类的鼻祖我觉得都是logistic regress。 公式如下： 那么当我们谋求一个超平面（在二维里面超"线"）y = w.T * x + b来实现分类，其实就是g（w.T *x + b），注意这里有点反人类，在前者y是因变... 阅读全文

摘要： 我花了将近一周的时间，才算搞懂了adaboost的原理。这根骨头终究还是被我啃下来了。 Adaboost是boosting系的解决方案，类似的是bagging系，bagging系是另外一个话题，还没有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介绍boosting的书籍无不介绍Adaboosting，也是因为其学习效果很好。 Adaboost首先要建立一个概念：... 阅读全文

摘要： 我花了将近一周的时间，才算搞懂了adaboost的原理。这根骨头终究还是被我啃下来了。 Adaboost是boosting系的解决方案，类似的是bagging系，bagging系是另外一个话题，还没有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介绍boosting的书籍无不介 阅读全文

摘要： 朴素贝叶斯，到底什么是贝叶斯？ 先验概率：就是在某个元素在某个分类中概率，比如一个公司，里面有运维团队，开发团队（分类）里面有100个人；有海事大学的10个人，那么海事大学在开发团队中概率是10%； 后验概率：那么作为该公司的一个海事大学的毕业生，是在开发团队中概率是多少？（还有测试团队，运维团队）；贝叶斯解决的，就是根据先验概率来求解后验概率。 体会一下，贝叶斯问题其实就是一个... 阅读全文

摘要： 首先明白一个概念，什么是逻辑回归；所谓回归就是拟合，说明x是连续的；逻辑呢？就是True和False，也就是二分类；逻辑回归即使就是指对于二分类数据的拟合（划分）。 那么什么是模型呢？模型其实就是函数。函数是由三部分组成：自变量，因变量以及参数。 此次采用模型是sigmoid函数： sigmoid函 阅读全文