数据集成

目录 1 集成学习的思想 1.1 Bagging简介 1.2 Boosting简介 1.3 Stacking简介 2 随机森林(Random Forest) 2.1 算法流程 2.3 TRTE 2.4 Isolation Forest(IForest) 2.5 RF随机森林的优缺点 3 AdaBoost 3.1 算法原理 3.2 算法的构建过程 3.3 总结 4 GBDT 4.1 算法原理 4.2 GBDT回归算法和分类算法 4.3 总结 1 集成学习的思想 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5)。 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity)。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。 常见的集成学习思想有：Bagging、Boosting、Stacking 1.1 Bagging简介 Bagging方法又叫做自举汇聚法(Bootstrap Aggregating)， 思想 ：在原始数据集上通过 有放回的抽样 的方式，重新选择出S个新数据集来分别训练S个分类器的集成技术。也就是说这些模型的训练数据中允许存在重复数据。 Bagging方法训练出来的模型在预测新样本分类的时候，会使用 多数投票或者求均值

Composer Repositories Composer源 Firegento - Magento模块Composer源 Packagist - PHP包的源 PaketHub - 集成的PHP包的源 Private Packagist - 一个PHP的服务，提供Composer包的存储 WordPress Packagist - 使用Composer管理你的WordPress插件 Zend Framework Packages - Zend Framework Composer源 依赖管理 Dependency Management 依赖和包管理库 Composer Installers - 一个多框架Composer库安装器 Composer - 一个包和依赖管理器 Melody - 一个用于构建Composer脚本文件的工具 Pickle - 一个PHP扩展安装器 其他的依赖管理 Dependency Management Extras 其他的相关依赖管理 Composed - 一个在运行时解析你项目Composer环境的库 Composer Checker - 一个校验Composer配置的工具 Composer Merge Plugin - 一个用于合并多个composer.json文件的Composer插件 Composition -

概述 在我们的日常项目开发过程中缓存是无处不在的，因为它可以极大的提高系统的访问速度，关于缓存的框架也种类繁多，今天主要介绍的是使用现在非常流行的NoSQL数据库（Redis）来实现我们的缓存需求。 Redis 简介 Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件，Redis 的优势包括它的速度、支持丰富的数据类型、操作原子性，以及它的通用性。 案例整合 本案例是在之前一篇 SpringBoot + Mybatis + RESTful的基础上来集成Redis的，所以大家如有什么不明白的地方可以前往 https://my.oschina.net/feinik/blog/879266 ，由于篇幅原因这里不一一贴出所有的代码，具体完整案例代码可以看这里： https://github.com/AIFEINIK/SpringBoot-Learn/tree/master/spring-boot-redis2 ，关于Redis如何安装可自行google。 1、在Maven pom.xml文件中加入Redis包 1 2 3 4 5 6 <!--redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(error rate < 0.5)； 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分类器间存在一定的差异性，这会导致分类的边界不同，也就是说可能存在错误。那么将多个弱分类器合并后，就可以得到更加合理的边界，减少整体的错误率，实现更好的效果； 2. 对于数据集过大或者过小，可以分别进行划分和有放回的操作产生不同的数据子集，然后使用数据子集训练不同的分类器，最终再合并成为一个大的分类器； 3. 如果数据的划分边界过于复杂，使用线性模型很难描述情况，那么可以训练多个模型，然后再进行模型的融合； 4. 对于多个异构的特征集的时候，很难进行融合，那么可以考虑每个数据集构建一个分类模型，然后将多个模型融合。 Bagging方法 Bagging方法又叫做自举汇聚法(Bootstrap Aggregating)，思想是：在原始数据集上通过有放回的抽样的方式

HBase当中的数据最终都是存储在HDFS上面的，HBase天生的支持MR的操作，我们可以通过MR直接处理HBase当中的数据，并且MR可以将处理后的结果直接存储到HBase当中去 一、读取myuser这张表当中的数据写入到HBase的另外一张表当中去 读取HBase当中一张表的数据，然后将数据写入到HBase当中的另外一张表当中去。注意：我们可以使用TableMapper与TableReducer来实现从HBase当中读取与写入数据 将myuser这张表当中f1列族的name和age字段写入到myuser2这张表的f1列族当中去 1、创建myuser2这张表 hbase(main):010:0> create 'myuser2','f1' 2、创建maven工程，导入jar包 <repositories> <repository> <id>cloudera</id> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url> </repository> </repositories> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId>

软件架构 设计系统整体架构，从需求到设计的每个细节都要考虑到，把握整个项目，使设计的项目尽量效率高，开发容易，维护方便，升级简单。本文从 架构师职责、 软件架构定义、设计架构、评估架构、架构管理 等方面来描述了解软件架构的含义和怎样设计软件架构。 一、软件架构师的职责 架构师分为以下几大类：业务架构师、主题领域架构师、技术架构师、项目架构师（ J2EE 架构师、 .NET 架构师等）、系统架构师。 1 、架构师的职责主要体现 架构师的职责就是设计一个公司系统的基础架构，并提供关于怎样建立和维护系统的指导方针。具体来讲，架构师的职责主要体现在以下几方面： 1 ）、负责公司系统的架构设计、研发工作。 2 ）、承担从业务向技术转换的桥梁作用。 3 ）、协助项目经理制定项目计划和控制项目进度。 4 ）、负责辅助并指导系统分析开展设计工作。 5 ）、负责组织技术研究和攻关工作。 6 ）、负责组织和管理公司内部的技术培训工作。 7 ）、负责组织及带领公司内部员工研究与项目相关的新技术。 8 ）、管理技术支撑团队并给项目、产品开发实施团队提供技术保障。 9 ）、理解系统的业务需求，制定系统的整体框架（包括、技术框架和业务框架）。 10 ）、对系统框架相关技术和业务进行培训，指导开发人员开发。并解决系统开发、运行中出现的各种问题。 2 、构架设计师必须具备的技能 经验：既包括在问题领域的经验

AdaBoost的前身和今世 强可学习和弱可学习 在概率近似正确(PAC)学习框架中, 一个类如果存在: 一个多项式复杂度的学习算法,正确率略大于随机猜测(例如二分类问题中大于1/2),称 弱可学习的 一个多项式复杂度的学习算法,并且正确率很高,称 强可学习的 Kearns和Valiant证明了强可学习和弱可学习是 等价 的 The Strength of Weak Learnability Adaboost算法就是将弱学习器组成强学习器的算法 Explaining AdaBoost 算法受到工业界和学术界的关注， 充分的理论研究 (统计学习方法证明) AdaBoost算法是为了证明弱可学习和强可学习算法等价而提出的 ，随后，人们发现该类集成算法能够有效的提升一个学习器的作用，基于AdaBoost演化出了诸多的算法，例如在各大数据挖掘上大放光彩的XGBoost，几乎霸占了诸多数据竞赛榜单的前几多年（从2017开始），在数据预处理上填充空值常用的随机森林算法等等。 随后，学术界纷纷把关注点投向了这个算法的理论证明。得到了该类算法的统计学派角度的证明， 即为AdaBoost是在指数损失函数、模型是加性模型、算法是前向分布算法 。进一步的，给出了学习算法的训练误差界，说明了其训练过程中的最坏情况，并且表明其训练误差是以指数级别下降的。在明白了AdaBoost的统计意义后

传统ERP为制造业企业产供销人财物的管理提供了一整套优化企业资源利用，集物流、信息流、资金流为一体的现代化管理工具。但是它在过程集成和企业间集成方面存在不足。具体表现在： 　 　1.传统ERP是一个面向功能的事务处理系统。它为业务人员提供了丰富的业务处理功能，但是每个业务处理都不是孤立的，它一定与其他部门、其他人、其他 事务有关，这就构成了一个业务流程。传统ERP对这个业务流程缺乏有效的控制和管理。许多流程是由人工离线完成的。ERP产生了许多报表、文件被打印装订 成册，按流程规定交给有关领导审批。这样，后果之一是，领导置于系统之外，他们不关心系统的运行，使系统的实施效果大打折扣。后果之二是，信息化本该向无 纸化方向发展，但是由于没有业务流程的电子化控制，使得现行ERP系统不是省纸化、无纸化，而是多纸化。这不仅增加了系统的运行成本，而且大大降低了办公 效率，降低了业务流程标准化、规范化的管理和控制。 　　2.固化的业务流程非常不利于业务流程的改变。企业要不断地改进自己的管理，实施流程再造，所以ERP系统必须是功能可重构、流程可改变、高度柔性的系统。为此将工作流技术引入ERP系统就成为必然的结果。 　　工作流管理的基本概念 　 　工作流的概念起源于生产组织和办公自动化领域。他是针对日常工作中具有固定程序的活动而提出的一个概念。目的是通过将一个具体的工作分解成多个任务、角 色

前言 本文来自 Prometheus官网手册 和 Prometheus简介 存储 Prometheus是一个本地磁盘时间序列数据库，但也可选择与远程存储系统集成，其本地时间序列数据库以自定义格式在磁盘上存储时间序列数据。 1.1 磁盘布局 采集的样本按每两个小时的时间段保存到一个目录，该目录包含一个或多个块文件，该文件包含该时间窗口的所有时间序列样本，以及元数据文件和索引文件（用于将度量名称和标签索引到块文件中的时间序列）。通过API删除系列时，删除记录存储在单独的逻辑删除文件中（而不是立即从块文件中删除数据） 当前传入样本的块保存在内存中，但尚未完全保留。通过预写日志（WAL）防止崩溃，可以在崩溃后重新启动Prometheus服务器时重放。预写日志文件以128MB段存储在wal目录中。这些文件包含尚未压缩的原始数据，因此它们比常规块文件大得多。 Prometheus将保留至少3个预写日志文件，但是高流量服务器可能会看到三个以上的WAL文件，因为它需要保留至少两个小时的原始数据。 Prometheus服务器的数据目录的目录结构如下所示： ./data ├── 01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12 │ └── meta.json ├── 01BKGTZQ1SYQJTR4PB43C8PD98 │ ├── chunks │ │ └── 000001 │ ├──

数据处理常常涉及数据集成操作，即将来自多个数据源的数据，如数据库、数据立方、普通文件等，结合在一起并形成一个统一数据集合，以便为数据处理工作的顺利完成提供完整的数据基础。 在数据集成过程中，需要考虑解决以下几个问题。 1. 模式集成问题 模式集成问题就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及实体识别问题。 例如，如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的“custome_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库通常包含元数据，这些元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。 2. 冗余问题 冗余问题是数据集成中经常发生的另一个问题。若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是冗余属性。 例如，一个顾客数据表中的平均月收入属性就是冗余属性，显然它可以根据月收入属性计算出来。此外，属性命名的不一致也会导致集成后的数据集出现数据冗余问题。 利用相关分析可以帮助发现一些数据冗余情况。 例如，给定两个属性 A 和 B,则根据这两个属性的数值可分析出这两个属性间的相互关系。 如果两个属性之间的关联值 r>0,则说明两个属性之间是正关联，也就是说，若 A 增加，B 也增加。r 值越大，说明属性 A、E 的正关联关系越紧密。 如果关联值产 0,则说明属性 A、B 相互独立，两者之间没有关系。如果 r<0,则说明属性 A、B之间是负关联，也就是说