相关性分析

本文根据黄炎在2018年7月7日【MySQL技术沙龙 ・ 成都站】现场演讲内容整理而成。 黄炎 爱可生研发总监，深入钻研分布式数据库相关技术，擅长业界相关MySQL中间件产品和开发，以及分布式中间件在企业内部的应用实践。 MySQL中间件性能测试 I 摘要： 我今天代表我的团队向大家来介绍一下MySQL中间件性能的测试，为大家带来一些不太一样的故事，包括我们在做性能测试的时候一些不太一样的视角。 分享大纲： 1.性能测试的常见的(错误)方法 * 3 2.性能测试的一些(我们用的)方法 * 2 3.分布式事务相关 * 1 我今天代表我的团队向大家来介绍一下MySQL中间件性能的测试，之所以讲选这个主题是因为我注意到大家都是高级的DBA，我们也有很多的高级的DBA，跟大家聊天的时候都会注意到，大家对于性能测试的第一印象： 性能 = sysbench 测试 = run 结果 = tps 数值要高大上 性能就是sysbench，然后测试就是跑一下，这就叫性能测试了，结果就是要TPS或者QPS，数值一定要高大上，这是大家对性能测试测试的第一印象也可能是唯一的印象。我们公司是属于乙方的技术服务提供商，我们对业界的很多产品进行过性能测试，所以今天想为大家带来一些不太一样的故事，以及我们在做性能测试的时候一些视角。 我今天大概会向大家介绍三件事情： 第一件事情 是我们观察到，大家在做性能测试的时候

原文地址： https://www.cnblogs.com/netfocus/archive/2011/10/10/2204949.html 领域驱动设计之领域模型 加一个导航，关于如何设计聚合的详细思考，见 这篇 文章。 2004年Eric Evans 发表Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software （领域驱动设计），简称Evans DDD。领域驱动设计分为两个阶段： 以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的通用语言作为相互交流的工具，在交流的过程中发现领域概念，然后将这些概念设计成一个领域模型； 由领域模型驱动软件设计，用代码来实现该领域模型； 由此可见，领域驱动设计的核心是建立正确的领域模型。 为什么建立一个领域模型是重要的 领域驱动设计告诉我们，在通过软件实现一个业务系统时，建立一个领域模型是非常重要和必要的，因为领域模型具有以下特点： 领域模型是对具有某个边界的领域的一个抽象，反映了领域内用户业务需求的本质；领域模型是有边界的，只反应了我们在领域内所关注的部分； 领域模型只反映业务，和任何技术实现无关；领域模型不仅能反映领域中的一些实体概念，如货物，书本，应聘记录，地址，等；还能反映领域中的一些过程概念，如资金转账，等； 领域模型确保了我们的软件的业务逻辑都在一个模型中

应用统计学 - 回归分析 拟合度使用 r^2 和 Se 来检验。 显著性检验中，对于线性 model 使用 ANOVA ，对于单独的回归系数使用 t 检验。 最小二乘法、贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数，最小二乘法是最小化残差平方和。 基于 model 影响变差的因素有随机误差和自变量 x 。 因为 R^2=SST/SSE ，所以取值在（ 0,1 ）。而 Adjusted R^2=MST/MSE ，其中 SST 自由度是 n-1 ， SSR 自由度是 k ，则 SSE 自由度是 n-k-1 。 多重相关系数 (multiple correlation coefficient) 又称复相关系数是因变量与所有自变量之间的关系。而相关关系是两两之间的关系。 因为： T(n)=(f(1,n))^1/2 所以 多重共线性可能会误导结果，有可能变弱甚至变负。 下面情况暗示存在多重共线性， Model 显著但是单独的回归系数却不显著。 容忍度和 y 无关 变量数目变大，比如加入细节性分类，则误差变小。 可以使用如下方法确定变量种类： 向前是加入就不能删去。 向后是删去就不能加入。 逐步回归是向前向后相结合，一进一出。 最佳子集是 k 种因素可以组成 2^k 个子集，考虑所有组合方式，得到最佳的方式。 在确定了变量种类之后，可以使用 f 检验来查看是否显著， 对个别值的预测需要还原到原始分布

前言 　　语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此，可接受的分类是从优良和优质的特征中衍生出来的。Mel频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC)、线性预测倒谱系数(LPCC)、线谱频率(LSF)、离散小波变换(DWT)和感知线性预测(PLP)是本章讨论的语音特征提取技术。这些方法已经在广泛的应用中进行了测试，使它们具有很高的可靠性和可接受性。研究人员对上述讨论的技术做了一些修改，使它们更不受噪音影响，更健壮，消耗的时间更少。总之，没有一种方法优于另一种，应用范围将决定选择哪种方法。 本文主要的关键技术：mel频率倒谱系数(MFCC)，线性预测系数(LPC)，线性预测倒谱系数(LPCC)，线谱频率(LSF)，离散小波变换(DWT)，感知线性预测(PLP) 1 介绍 　　人类通过言语来表达他们的感情、观点、观点和观念。语音生成过程包括发音、语音和流利性[1,2]。这是一种复杂的自然习得的人类运动能力，在正常成年人中，这项任务是通过脊椎和颅神经连接的大约100块肌肉协调运动，每秒发出大约14种不同的声音

大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。云计算和大数据共同引领以数据为材料，计算为能源的又一次生产力的大解放，甚至可以与以蒸汽机的使用和电气的使用为代表的第一次工业革命和第二次工业革命相媲美。 与提升国家竞争力及国民幸福程度密切相关的重大战略都与大数据的分析和利用息息相关，包括与国家安全社会稳定相关的尖端武器制造与性能模拟实验，群体事件和谣言的预警和干预；与国家科技能力相关的等离子即高能粒子实验分析，纳米材料及生物基因工程；与国民经济繁荣相关的经济金融态势感知与失稳预测，精准营销与智能物流仓储；与环境问题相关的全球气候及生态系统的分析，局部天气及空气质量预测；与医疗卫生相关的个性化健康监护及医疗方案，大规模流行病趋势预测和防控策略；与人民幸福生活相关的个性化保险理财方案，智能交通系统等等。数据储备和数据分析能力将成为未来新型国家最重要的核心战略能力。 1、基于大数据的著名研究进展： （1）2013年8月1日发表在《科学》的文章“Civil conflicts are associated with the global climate”，是迄今为止对相关研究结果最为全面的综合分析（之前包括2012年PNAS"Climate variability and conflict risk in East Africa, 1990–2009"

数据与特征工程（如何选择与处理数据）   1）在处理数据上，数据并非越多越好，多余的无关特征会因为伪相关、巧合而影响模型。   2）对数据做相关性分析的时候，善用可视化可以一目了然发现问题。   3）对于高度相关的特征，移除或者合并前要三思，可能并不会提高模型能力。   3）如果选用了线性模型，可能需要对特征进行离散化   4）对于大部分模型来说，归一化或者标准化是必不可少的步骤，至少”无害“   5）如果问题较为复杂，尽量选择非线性的鲁棒性强的模型   数据不是越多越好，要根据领域经验挑选相关特征。有一个误区就是信息越多越好。其实不然，无关信息可能与预测值存在某种巧合，导致对检测结果造成负面影响。所以只选择与预测值可能有关联的信息。 相关性分析   做相关性分析，可以发现数据中的问题，发现数据中有意思的部分，评估模型的能力。如果多个特征高度相关，那可能模型预测能力效果有限。   方法：可视化；相关性矩阵；互信息 去相关性   总结来看，如果不存在特别严重的相关性，去相关性不是必要步骤。从理论和实验角度来看，去掉或者合并相关性特征不一定会提高模型的预测能力。   从实践角度来看，树模型对于相关性的鲁棒性强，如果可能，可以先使用未处理的特征在树模型进行尝试。   如果有必要移除相关性，下面是移除相关性的方法：特征选择；设定阈值，去除高线性相关的特征组。 特征提取  

二、搜索----幕后揭秘 搜索时用户和搜索引擎之间的一种人机对话。 总所周知，搜索引擎的核心功能是存储、查询并获取内容。 鼓励用户继续进行探索的方式将相关性文档呈现给用户。 倒排索引 由词典和倒排表组成。倒排表中描述单个词和包含该词的文档列表与之对应。 词典和倒排表都是映射表。 为了让搜索引擎能够提供相关性结果并帮助用户改进查询条件，Lucene在索引中还加入了更多的数据结构和元数据。 对内容进行索引：提取、充实、分析和索引 文档的搜索和获取 布尔搜索：可以合并多条查询的返回结果，求交集算法 Lucene中BooleanQuery类， MUST是+，MUST_NOT是-，SHOULD不加前缀 例，black +cat -dog 位置和短语匹配：确保两个单词是相邻的短语。 过滤、切面和聚合：Elasticsearch有聚合功能，允许用户基于某个字段的取值对数据进行过滤，对其他字段的取值进行分组，并最终对这些字段进行聚合处理（sum,mean,count等），以此来实现高效的在线分析处理。 排序、结果排名、以及相关性：排序规则可以通过函数进行指定。 来源： https://blog.csdn.net/QFire/article/details/100886059

内容简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。 通过阅读本书，你将了解到： 机器学习全流程的串联方式，包括数据预处理、特征工程、算法、模型评估等； 最常用的机器学习算法，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机、KMEANS、DBSCAN、K 近邻、马尔科夫决策、LDA、标签传播等； 机器学习算法在实际业务中的应用，涉及金融、医疗、新闻、电商等诸多领域； 机器学习的常用工具：R、Spark-MLib、TensorFlow、PAI 等； 时下最热门的技术领域：深度学习、知识图谱等。 作者简介 李博，花名“傲海”。目前任阿里云数据产品经理，主要负责机器学习平台的产品化建设以及对外业务应用。本科、硕士毕业于北京邮电大学

一、上期知识图谱列表 1、引论 2、项目运行环境 3、项目经理的角色 4、项目整合管理 5、项目范围管理 6、项目进度管理 7、项目成本管理 8、项目质量管理 9、项目资源管理 10、项目沟通管理 11、项目风险管理 12、项目采购管理 二、项目相关方管理知识图谱 三、知识考点加强记忆 第十三章内容重点：相关方登记册、相关方参与计划、头脑风暴在识别相关方过程的使用，相关方分析、基本规则 1、相关方登记册包含的内容 理解：它是识别相关方输出的结果。识别相关方主要的作用就是分析和记录他们的利益、参与度和相互依赖性、影响力和对项目成功的潜在影响的过程（如何分析的呢？）。 根据相关方分析（沟通管理计划和相关方参与计划）和文件分析（项目章程和商业文件以及协议和变更日志、问题日志和需求文件）之后，用相关方映射分析/表现的方格来表示出来。其中的变更日志和问题日志可能引来新的相关方，需求文件能够识别出潜在的相关方。 相关方登记册是识别相关方过程的主要输出。它记录关于已识别相关方的信息，包括（但不限于）： u u 身份信息。姓名、组织职位、地点、联系方式，以及在项目中扮演的角色。 u u 评估信息。主要需求、期望、影响项目成果的潜力，以及相关方最能影响或冲击的项目生命周 期阶段。 u u 相关方分类。用内部或外部，作用、影响、权力或利益，上级、下级、外围或横向，或者项目 经理选择的其他分类模型

1、NLP简介 1.1、什么是自然语言？ 用来表示某种意义或东西的符号 1.2、NLP任务 1）、简单 拼写检查 关键词提取 同义词查询 2）、中等 信息抽取 3）、高难 机器翻译 语义分析 指代 问答 2、词向量（word vectors） 2.1、ont-hot 如图，每个词由V维的0,1向量组成，V是词典大小。有以下缺点： 1）、词之间凉凉正交，体现不出诸如男人、女人，中国、日本之间的相关性。 2）、当词典很大时，词向量太大。 那么我们是不是可以找到一种可以以低维的方式且能表示词之间相关性的词向量表示方法呢？ 3、基于SVD的方法 3.1、 来源： https://www.cnblogs.com/Fosen/p/11397656.html