网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图： MySQL MySQL声称自己是最流行的开源数据库。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP…
如何比较两篇文章的相似度在互联网搜索引擎层面使用的非常广泛，试想，如果不进行类似的比较，在当前互联网信息抄来抄去的情况下，搜索引擎结果页排在前面的结果可能都是相似的内容。Google为了避免出现上述的问题…
完整的中文自然语言处理过程一般包括以下五种中文处理核心技术：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义分析。其中，分词是中文自然语言处理的基础，搜素引擎、文本挖掘、机器翻译、关键词提取、自动摘…
在前面的文章中介绍了基本的线性回归模型 属于全局的模型（除局部加权线性回归外），在线性回归模型中，其前提是假设全局的数据之间是线性的，通过拟合所有的样本点，训练得到最终的模型。然而现实中的很多问题是非…
常用相关性分析存在的问题 1、有许多非线性的关系是分数根本无法检测到的，比如下图： 2、计算出来的矩阵是对称的，即a与b的相关性同b与a的相同。更多的时候，关系是不对称的。一个有3个唯一值的…
在分析特征间相关性时，常使用的方法是pandas.DataFrame.corr： DataFrame.corr(self, method=’pearson’, min_periods=1) 其中包含的方法主要为： pearson：Pearson相关系数 kendall：Kendall秩相关系数 Spea…
在处理较为复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够，如果模型中的特征之间有相关关系，就会增加模型的复杂程度。当数据集中的特征之间有较强的线性相关性时，即特征之间出现严重的多重…
线性回归是统计学总最常用的算法之一。从根本上来说，当你想表示两个变量间数学关系时，就可以使用线性回归。当你使用它时，你首先假设输出变量（有时称为响应变量、因变量或标签）和预测变量（有时称为自变量、解…
逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字，但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说，逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。…
由于Logistic Regression算法复杂度低、容易实现等特点，在工业界中得到广泛使用，如计算广告中的点击率预估等。但是，Logistic Regression算法主要是用于处理二分类问题，若需要处理的是多分类问题，如手写字识别…
