为什么选择Doris1.开源 Doris 和 Clickhouse 之间的优势和劣势是什么？ Doris 是 MPP 架构的数据库，这点是和 Clickhouse 从架构上有本质的不同。Doris 在 多表 Join 和分布式管理上更有优势，Clickhouse 单机性能突出。不过我们的向量化引擎也马上就能和大家见面了，性能上可以期待一下。 2.Doris 入门门槛高吗？超过多大的数据量比较合适使

出现过拟合的现象，是数据集的大小不能够支撑现有的模型。除了收集更多的数据外（大多数情况耗时短期内不可能做到），可以引入正则化来处理过拟合的问题。 正则化正则化一般分为两种，一种是L1范数，一种是L2范数。L2正则化线性模型构成经典的岭回归（ridge regression）算法， L1正则化线性回归是统计学中类似的基本模型， 通常被称为套索回归（lasso regression）。 为什么我们首

模型选择在机器学习中，我们通常在评估几个候选模型后选择最终的模型。 这个过程叫做模型选择。 有时，需要进行比较的模型在本质上是完全不同的（比如，决策树与线性模型）。 又有时，我们需要比较不同的超参数设置下的同一类模型。 例如，训练多层感知机模型时，我们可能希望比较具有 不同数量的隐藏层、不同数量的隐藏单元以及不同的激活函数组合的模型。 为了确定候选模型中的最佳模型，我们通常会使用验证集。 验证集

单层感知机模型，给定输入x，权重w，和偏移b，感知机输出： o = O(<w,x> + b ) O(i) = {1, if x>0; -1 otherwise} 感知机模型为二分类：-1或1 vs 回归 输出实数 vs Softmax回归 输出概率 单层感知机不能划分XOR数据（亦或），对于这一点，我们可以使用多层感知机模型。我们可以通过在网络中加入一

softmax回归回归可以用于预测多少的问题。 比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。 事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”： 某个电子邮件是否属于垃圾邮件文件夹？ 某个用户可能注册或不注册订阅服务？ 某个图像描绘的是驴、狗、猫、还是鸡？ 某人接下来最有可能看哪部电影？ 通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：

在学习深度学习前有必要先学习下当下深度学习的主流框架PyTorch、tensorflow、MXnet，但本篇文章主要介绍PyTorch的TensorDataset和DataLoader。我目前接触的框架也只有PyTorch，其他框架自己按需学习吧 :) 先看下面的代码，就能大致知道TensorDataset和DataLoader是干什么的了 TensorDataset123456789101112

线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。 常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）。 但不是所有的预测都是回

1. 背景1.1 公司介绍橙联（Orange Connex）是一家服务全球跨境电商的科技公司，致力于通过市场分析、系统研发及资源整合，为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品，为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。橙联股份由中信产业基金和 eBAY 联合成立，拥有非常丰富的物流服务经验和客户市场资源，旨在为卖家客户提供快捷 、稳定 、成本领先 、可视及可持续的物流服务，让买家客户享

python导入模块模块就是 Python 程序。换句话说，任何 Python 程序都可以作为模块 python导入模块的2种方式 import 导入模块的语法： 1.import 模块名1 [as 别名1], 模块名2 [as 别名2]，… 使用这种语法格式的 import 语句，会导入指定模块中的所有成员（包括变量、函数、类等）。 不仅如此，当需要使用模块中的成员时，需用该模块名（或别名）作为

比如我们在要用numpy这个库的时候，我们通常的下载方法是pip install numpy 但本文提供另外一种下载python包的方法，下载源码安装。 一般使用的场景是pip在线下载很慢，或者在GitHub上看到好玩的程序，拿到源码来安装。 python包源码安装方法一：pip install .下载到源码包后，进入包内，例如我们下载了requests的源码包，cd包内，然后进行pip inst