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机器学习(五):通俗易懂决策树与随机森林及代码实践

与SVM一样,决策树是通用的机器学习算法。随机森林,顾名思义,将决策树分类器集成到一起就形成了更强大的机器学习算法。它们都是很基础但很强大的机器学习工具,虽然我们现在有更先进的算法工具来训练模型,但决策树与随机森林因其简单灵活依然广受喜爱,建议大家学习。 一、决策树 1.1 什么是决策树 我们可以把决策树想象成IF/ELSE判别式深度嵌套的二叉树形结构。以我们在《机器学习(三):理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践》所举的鸢尾花数据集为例。 我们曾用seaborn绘制花瓣长度和宽度特征对应鸢尾花种类的散点图,如下: 当花瓣长度小于2.45则为山鸢尾(setosa),剩下的我们判断花瓣宽度小于1.75则为变色鸢尾(versicolor)剩下的为维吉尼亚鸢尾(virginica)。那么我用导图画一下这种判别式的树形结构如下: 因此,当我们面对任意鸢尾花的样本,我们只需要从根节点到叶子节点遍历决策树,就可以得到鸢尾花的分类结论。 这就是决策树。 1.2 决策树代码实践 我们导入数据集(大家不用在意这个域名),并训练模型: importnumpyasnpimportpandasaspdfrom...

跨越异构鸿沟,Redis 迁移同步过程中的挑战与解决方案

随着云计算十余年的高速发展,作为目前可见的最新阶段,多云正在快步大踏步前进。而多云趋势所带来得数据云间迁移,也逐步常态化。因此,缓存 Redis 已成为高并发场景下提升数据访问速度的标配。 不仅是数据云间迁移,目前大型系统对于缓存强依赖,致使大多数企业都会面临大量并发读写数据时访问速度慢、数据库压力大,以及缓存数据不⾜带来的缓存击穿及雪崩⻛险。其中,Redis 就起到了降低数据库压力,提升数据访问速度的作用。 下图是某网站业务的解决访问速度慢的问题,引入缓存Redis提升访问速度的流程: 但在 Redis 迁移同步过程中,势必会面临着许多挑战: rdb版本不⼀致导致源 redis dump⽂件在⽬标redis中不能加载 数据节点不⼀致带来的 redis 主从复制⽅案失效 应⽤快速割接的⽤⼾需求 ⾮幂等命令的幂等要求 正因如此, 应运而生。_RedisSyncer 是京东云用于在 redis 之间数据同步的产品,支持跨版本、异构集群间的数据同步。_它模拟了redis的replication协议,在rdb版本不⼀致时进⾏命令转换,以实现跨rdb版本迁移,并通过缓存value的⽅式完成INC...

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