风-之-谷-CSDN博客

原创关于MongoDB的URL连接时用户名或密码中出现特殊字符问题

今天连接公司的线上MongoDB数据库时碰到一个有意思的问题，报错如下：java.lang.IllegalArgumentException: The connection string contains invalid user information. If the username or password contains a colon (:) or an at-sign (@) th

2017-10-13 18:19:10 17033 2

原创 Java对MongoDB的基础操做

import java.util.ArrayList;import java.util.regex.Pattern;import org.bson.Document;import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.MongoClient;import com.mongodb.client.FindIterable;import

2017-09-28 12:04:06 314

原创 Java的split方法使用多种分隔符切分字符串

方法一：多个分隔符使用'|'分开，例如： String str = "abc;123,456?999|haha"; String[] strs=str.split(";|,"); for(String s : strs){ System.out.println(s); }输出：abc123456?999|haha方法二：

2017-09-27 15:01:42 22379 2

原创 Hadoop表连接问题

1、在Map阶段连接适用情况，两个表连接，一个表非常大，一个表非常小，小的表可以放进内存中。使用分布式缓存DistributedCache，将小表缓存到每个Map节点上，连接时，扫描Map中的大表分块，判断是否存在和小表相同的键，如果存在，则进行连接。2、Reduce阶段连接 Map阶段，给每个键值对标注来源，例如来源于a表，标记后的数据为；来源于b表,表记为 R

2017-08-24 14:35:52 325

原创 Hadoop基本理论

1、什么是Hadoop？Hadoop是一个分布式系统。主要包含两个核心组件HDFS和MR。HDFS：分布式存储系统，解决海量数据的存储问题。MR：分布式计算框架，解决海量数据的处理问题。在基础的HDFS和MR基础上，Hadoop生态圈又加入了其它的组件： Habse 非关系型的分布式数据库， Hive基于HDFS的数据仓库， Pig 一个基

2017-08-24 08:49:49 439

原创记记关于tensorflow训练模型时出现损失函数为NAN问题

交叉熵损失函数输出NAN的问题：之前使用tensorflow训练模型，开始的一段迭代周期，模型的预测准确率一直在上升，徘徊一段时间后，准确率骤减，直至到随机猜测的水平，开始以为是模型出了问题，就修改了一下代码，记录训练过程中的误差，希望通过误差曲线，分析是否模型的问题。结果绘图出错，将损失数组输出看了一下，发现后期的损失值都是0。在网上查询，发现是损失函数的特性造成的，在交叉熵损失函数中，会计

2017-06-16 17:38:01 12388 1

原创 KMeans聚类算法

1、什么是聚类所谓聚类就是将一组对象按照特征划分不为的小组，使得组内的差异性尽可能的小，组间的差异尽可能的大。例如，粗粒度的分类，按照学校实力，分为985、211高校，普通一本高校，二本高校，三本高校。如果再更加细的分类，一个学校里面会按照所修的课程差异性分为不同学院，不同专业，这些同学院的专业课相差较小，不同的学院的课程相差就很大了。2、聚类与分类的区别分类算

2017-05-07 14:06:22 6266 1

原创决策树算法

1、什么是决策树？决策树是一种树形的判定结构，从根节点到每个叶节点是一个完整的判定路径。每个分支节点会对样本的某一个特征进行检测，将样本分配到子节点中，不同子节点对应着不同的特征取值。当一个预测样本进来时，从树根开始，检测样本的特征，按照取值传到对应子树中，在子树中进行同样的操作，这样一级一级最后到达叶子节点，次叶子节点的类标记或者取值则为最后的预测结果。相当于使用数据的特

2017-05-03 15:03:03 518

原创朴素贝叶斯算法

1、从贝叶斯到朴素贝叶斯贝叶斯公式如下：通过先验概率求后验概率 P(A)被称为先验概率，是已经给出的或者通过现有数据统计可以求出的，对A出现概率的一个大胆估计。P(B|A)/P(B)可以理解为一个实验，即满足某种现实状况，是对这个贝叶斯估计的一个修正因子。P(A|B)被称为后验概率，即满足某种事实条件的概率。对应到机器学习...

2017-05-01 14:59:55 550

原创 Logistics回归

1.什么是Logistics？Logistics回归虽然后缀回归，但是不属于回归算法，而是分类算法。该算法通过在样本空间中寻找一个分类超平面，将正负样本分别分到互不相交的两个子空间中。2、算法公式推导数据准备：logistics算法需要使用数值型数据，对于标称型数据需要转换为数值型数据，为了加速收敛，通常会对原始数据进行标准化。它是对感知机算法的一种改良版，感知机算法的模型

2017-04-30 16:21:53 5173 3

原创 SVM算法

区别：将数据切分开的分离超平面存在无数个，一般的算法是随机选取其中的一个，同一个算法，运行多次，多次得到的结果可能会不一致。SVM算法追求寻找一个分离超平面能够将数据切分，同时这个分离超平面距离数据点中最近的点要尽可能远。而距离切分超平面的距离表示了分类的确信程度，寻找间隔最大的超平面即是以最大确信程度将所有数据分类。点到分离超平面的距离为：y=y1(W.X+b)定义超平面到数据集的距

2017-01-11 11:31:59 471

k近邻算法是机器学习中最简单的一种算法，简单粗暴，给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，把这K个实例中出现最多的类作为输入实例的类。对于初学者可能会好奇，这个最近邻是什么意思？例如调查一群人的信息，会对研究目标调查多个特征，例如人的头发长度、身高、年龄、体重、肤色，性别，对这些特征采用数值进行刻画。假设现在我们需要通过头发长度、身高、年龄、体重和肤色来判断

2016-12-19 18:01:06 2385

原创机器学习实战学习笔记-决策树

1.决策树算法介绍：决策树是一种监督学习算法，使用样本数据针对数据属性建立决策树模型，根据决策树对测试数据进行分类。2.决策树的特点：决策树的计算法负责读不高，输出易于理解，但是可能会出现过度匹配的问题，适用于数值型和标称型数据。3.决策树的构造： 1. 采用递归的方式，在当前数据集上选择一个特征，针对该特征对数据集进行划分为几个

2016-08-22 18:46:14 484 2

原创机器学习实战学习笔记-KNN算法

1.KNN算法介绍。KNN算法即k~近邻算法，通过计算测试数据与已知分类的样本数据集的相似度，选择相似度最高的前k条数据。统计k个数据中分类出现最高的分类，做为测试数据的分类。2.算法特点优点：精度高、对异常值不敏感缺点：时间复杂度和空间复杂度高适用数据：数据型和标称型下面的相似度计算采用欧式距离：两个n维向量想x(x1,x2,...,xn),y(y1,

2016-08-21 16:58:18 476