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带你入门Python数据挖掘与机器学习(附代码、实例)

一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘?数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析,最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时,牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高,还是和其他商品摆在一起销量更高。数据挖掘技术就可以用于解决这类问题。具体来说,超市的货品摆放问题可以划分为关联分析类场景。 在日常生活中,数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言,常常需要对其客户的等级(svip、vip、普通客户等)进行划分,这时候可以将一部分客户数据作为训练数据,另一部分客户数据作为测试数据。然后将训练数据输入到模型中进行训练,在训练完成后,输入另一部分数据进行测试,最终实现客户等级的自动划分。其他类似的应用例子还有验证码识别、水果品质自动筛选等。 那么机器学习技术又是什么呢?一言以蔽之,凡是让机器通过我们所

多线程之锁(五)

并发编程中最常出现的情形就是多个线程共享一个资源,这些共享的资源很可能导致错误或者数据不一致的情形,需要想办法来解决这种问题。 锁 临界区(critical section):最多只能有一个线程执行的代码块来访问某些共享资源。 一般锁能够防止多个线程同时访问某些资源,但是有些锁可以允许多个线程并发的读取共享资源,比如读写锁。 两个基本的锁机制: synchronized关键字,之前也提到过 Lock接口 锁的注意事项 锁是最常用的同步方法之一。但是在高并发情况下锁的竞争会导致程序的性能下降。为了降低这种副作用,这里有一些使用锁的建议。 减少锁的持有时间。 减小锁的粒度,即缩小锁作用的对象范围。 锁分离,如读多写少的场合,可以使用读写锁。其余需要使用独占锁的时候,尝试根据功能,分离锁。 锁粗化:这个和减少锁的持有时间相反,根据具体场景来衡量,假如某个线程不断的请求,同步和释放锁,也会浪费性能,根据实际情况进行权衡。 在学习或者使用Java的过程中进程会遇到各种各样的锁的概念:公平锁、非公平锁、自旋锁、可重入锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁、读写锁、互斥锁等等。 这篇文章整理了各种常见的Ja...

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