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在Ignite中使用k-最近邻(k-NN)分类算法

在本系列前面的文章中,简单介绍了一下Ignite的线性回归算法,下面会尝试另一个机器学习算法,即k-最近邻(k-NN)分类。该算法基于对象k个最近邻中最常见的类来对对象进行分类,可用于确定类成员的关系。 一个适合k-NN分类的数据集是鸢尾花数据集,它可以很容易地通过UCI网站获得。 鸢尾花数据集由150个样本组成,来自3种不同种类的鸢尾花各有50朵(Iris Setosa, Iris Versicolour和Iris Virginica)。以下四个特征可供每个样本使用: 萼片长度(cm) 萼片宽度(cm) 花瓣长度(cm) 花瓣宽度(cm) 下面会创建一个模型,利用这四个特征区分不同的物种。 首先,要获取原始数据并将其拆分成训练数据(60%)和测试数据(40%)。然后再次使用Scikit-learn来执行这个任务,下面修改一下前一篇文章中使用的代码,如下: from sklearn import datasets import pandas as pd # Load Iris dataset. iris_dataset = datasets.load_iris() x = iris_d...

JAVA + LR实现apache流媒体的性能测试

最近的一个项目,视频点播系统,使用apache实现的流媒体服务器。其实准确的说叫做伪流(HTTP Pseudo-Streaming),基本原理和概念自行了解吧。 让我简单的描述就是仍然是HTTP下载,播放器播放本地缓存。只不过它也实现了一些和正规流媒体服务类似的功能。视频点播类系统的性能测试,说简单了主要就是模拟大量用户去看视频。服务端监控整体性能,客户端关注各自表现。这里难点主要在于如何模拟大量用户观看视频?如何判断各客户端展现? 多客户端的模拟无外乎3种方法: 1.全公司总动员,一起看。 2.一台机器开多个播放页面(或者是一个页面上嵌入多个播放器),调用多台机器。 3.抛弃客户端的解码播放过程,直接想法下载视频文件。 第一种方法不用说,虽然最真实,但太原始没有技术含量,如果是小公司人还不一定够。 第二种方法在需要测试的用户数不大时还可以,否则会占用较多资源,而且技术含量也较低。这种方式,一台机器上能模拟的用户数很有限,因为CPU会很快成为瓶颈。 第三种方法最高效,在千兆网环境下,一台机器可以模拟很多路用户,此时网络带宽是瓶颈(如果带宽更大,估计硬盘IO就是瓶颈了)。但是没有解码和播...

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