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在Ignite中使用线性回归算法

在本系列前面的文章中,简单介绍了一下Ignite的机器学习网格,下面会趁热打铁,结合一些示例,深入介绍Ignite支持的一些机器学习算法。 如果要找合适的数据集,会发现可用的有很多,但是对于线性回归来说,一个非常好的备选数据集就是房价,可以非常方便地从UCI网站获取合适的数据。 在本文中会训练一个线性回归模型,并且计算R2得分。 需要先准备一些数据,并且要将数据转换成Ignite支持的格式,这通常是数据科学家需要花时间做的事。 首先,需要获取原始数据并将其拆分成训练数据(80%)和测试数据(20%)。Ignite暂时还不支持专用的数据拆分,路线图中的未来版本会支持这个功能。但是就目前来说有许多可用的免费和开源工具可以执行这样的数据拆分,或者也可以用一种Ignite支持的编程语言自己编写这种代码。在本文中会使用下面自己编写的代码来实现此任务: from sklearn import datasets import pandas as pd # Load Boston housing dataset. boston_dataset = datasets.load_boston()...

TiDB是如何新建一张表的?

TiDB是一个开源分布式数据库,并使用Rust编写的TiKV存储数据,其中TiDB是一个SQL语法解析层,本文使用MockDB模拟本地存储数据,从语法解析到实际存储操作进行分析一张数据表是如何建出来的。 过程如下: 首先我们得有一个建表语句 CREATE TABLE Persons ( Id_P int NOT NULL, LastName varchar(255) NOT NULL, FirstName varchar(255), Address varchar(255), City varchar(255), PRIMARY KEY (Id_P) ) TiDB拿到一个SQL语句之后,首先需要使用Parser进行语法解析 上图中的代码为Parser的goyacc语法,最终SQL在Parser中走了一圈之后生成CreateTableStmt的结构,该结构具体的属性如下图所示: 在语法解析完成之后,就需要生一个抽象语法树AST,TiDB使用火山模型向下钻取生成语法树。 ! 如果语法树生成的没有问题,接下来就要build一个LogicPlan,当然在build之前我们先进行一些预检查: 预...

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。