分布式_理论_07_ZAB

一.前言 五.参考资料 1.分布式理论(八)—— Consistent Hash(一致性哈希算法) 原文地址:https://www.cnblogs.com/shirui/p/9660846.html

一.前言 二.参考资料 1.分布式理论(五)—— 一致性算法 Paxos 2.分布式理论(五) - 一致性算法Paxos 原文地址:https://www.cnblogs.com/shirui/p/9660822.html

理论: 从样本集(N个数据点)选出n个样本(有放回)建立分类器 重复m次,获得m个分类器 过程: 1. 样本的随机:从N个数据点中随机选择n个样本 2. 属性的随机:从所有属性中随机选择k个属性 3. 重复m次,,建立m颗决策树 4. m棵决策树形成随机森林,投票决定结果 参数: n_estimators=10, //棵树           max_depth=None, //最大深度            max_features =auto//最大属性 max_features=sqrt(

梯度下降法 梯度下降法用来求解目标函数的极值.这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的.迭代过程为: 可以看出,梯度下降法更新参数的方式为目标函数在当前参数取值下的梯度值,前面再加上一个步长控制参数alpha.梯度下降法通常用一个三维图来展示,迭代过程就好像在不断地下坡,最终到达坡底.为了更形象地理解,也为了和牛顿法比较,这里我用一个二维图来表示: 懒得画图了直接用这个展示一下.在二维图中,梯度就相当于凸函数切线的斜率,横坐标就是每次迭代的参数,纵坐标是目标函数的取值.每次迭代的过程

概述 通俗来讲,最大似然估计,就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值. 重要的假设是所有采样满足独立同分布. 求解模型参数过程 假如我们有一组连续变量的采样值(x1,x2,-,xn),我们知道这组数据服从正态分布,标准差已知.请问这个正态分布的期望值为多少时,产生这个已有数据的概率最大? P(Data | M) = ? 根据公式 可得: 对μ求导可得 ,则最大似然估计的结果为μ=(x1+x2+-+xn)/n 由上可知最大似然估计的一般求解过程: (1) 写出似然函数

分布式理论 一.分布式基本概述 分布式系统是一个内涵极度丰富的领域,单就应用层次而言就设计分布式缓存,分布式存储,分布式文件系统,分布式锁,分布式事务,分布式调度任务,分布式调度计算,分布式消息,分布式采集等. 二.CAP理论 在一个分布式系统(指互相连接并共享数据的节点的集合)中,当涉及读写操作时,只能保证一致性(Consistence).可用性(Availability). 分区容错性(Partition Tolerance)三者中的两个,另外一个必须被牺牲. 可以注意上述描述中着重强调了两

CAP理论 2000年7月,Eric Brewer教授提出CAP猜想:2年后,Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP:之后,CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理. CAP定律说的是在一个分布式计算机系统中,一致性,可用性和分区容错性这三种保证无法同时得到满足,最多满足两个. CAP:C :Consistency(一致性)A:(Availability)可用性P:(Partition Tolerance)分区容错性 让我们构造一个非常简单的分布式系统. 两台服务

读后感 逐字逐句看完<大型分布式网站架构设计与实践>第2章,意犹未尽!如标题所言,这是一本“真材实料的分布式资料”,它与我看过的分布式书籍(如<大型网站系统与Java中间件实践>)不同,本书重技术兼并理论,给了新人入手的方向. 我最最感动的是书中介绍了很多分布式的“干货”:分布式缓存可以用memcache.数据库水平/垂直拆分技术.分布式存储可以HBase/Redis等.消息通道可以用ActiveMQ.搜索引擎Lucene/Solr等.当然每一种技术都不是一本书能说完的,作者至少给

CAP原则.BASE理论 2017-12-15 目录 1 CAP原则  1.1 CAP原则是什么  1.2 CAP为何三者不可得兼  1.3 一致性与可用性的决择2 BASE理论  2.1 BASE理论是什么  2.2 ACID和BASE的区别与联系  2.3 最终一致性五钟变种3 分布式系统的典型应用参考 计算机系统从集中式向分布式的变革,随着包括分布式网络.分布式事务和分布式数据一致性等在内的一系列问题与挑战,同时也催生了一大批诸如ACID.CAP和BASE等经典理论的快速发展. 1 CAP