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天池智能运维初赛-故障预测方案分享

故障预测问题描述数据描述评价指标比赛官网地址问题描述给定一段时间的内存系统日志,内存故障地址数据以及故障标签数据,参赛者应提出自己的解决方案,以预测每台服务器是否会发生DRAM故障。具体来说,参赛者需要从组委会提供的数据中挖掘出和DRAM故障相关的特征,并采用合适的机器学习算法予以训练,最终得到可以预测DRAM故障的最优模型。数据处理方法和算法不限,但选手应该综合考虑算法的效果和复杂度,以构建相对

#算法#深度学习#python +2
Git的完整流程

Git获取与提交代码完整流程获取查看提交其他获取git clone xx@xxxxxx.git#连接远程仓库,注意这个xx@xxxxxx.git是你gitlab上的project的地址查看提交其他

#git#github
数据库原理-模式分解算法详解(3NF BCNF)

模式分解算法模式分解的要求无损连接保持函数依赖模式分解的算法范式简述3NF的保持依赖性分解3NF的无损连接与依赖保持分解BCNF的无损连接分解模式分解的要求无损连接保持函数依赖模式分解的算法范式简述3NF的保持依赖性分解3NF的无损连接与依赖保持分解BCNF的无损连接分解...

#数据库#数据结构
机器学习十大算法案例

机器学习十大算法案例实现监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析跳转 —>聚类分析综述与案例实

#机器学习
Pytorch实现的LSTM模型结构

LSTM模型结构1、LSTM模型结构2、LSTM网络3、LSTM的输入结构4、Pytorch中的LSTM4.1、pytorch中定义的LSTM模型4.2、喂给LSTM的数据格式4.3、LSTM的output格式5、LSTM和其他网络组合1、LSTM模型结构BP网络和CNN网络没有时间维,和传统的机器学习算法理解起来相差无几,CNN在处理彩色图像的3通道时,也可以理解为叠加多层,图形的三维矩阵当做空

#pytorch#深度学习#算法 +2
MeanShift- 案例实现(python)

MeanShiftMean Shift聚类算法背景介绍效果展示模型概览模型定义训练过程数据集数据集介绍Mean Shift聚类算法Mean Shift算法是一种无参密度估计算法,Mean Shift算法在很多领域都有成功应用,例如图像平滑、图像分割、物体跟踪等,这些属于人工智能里面模式识别或计算机视觉的部分,另外也包括常规的聚类应用。背景介绍通过名字就可以看到该算法的核心,mean(均值),shi

#聚类#算法#python +2
机器学习十大算法案例

机器学习十大算法案例实现监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析跳转 —>聚类分析综述与案例实

#机器学习
Pytorch实现的LSTM模型结构

LSTM模型结构1、LSTM模型结构2、LSTM网络3、LSTM的输入结构4、Pytorch中的LSTM4.1、pytorch中定义的LSTM模型4.2、喂给LSTM的数据格式4.3、LSTM的output格式5、LSTM和其他网络组合1、LSTM模型结构BP网络和CNN网络没有时间维,和传统的机器学习算法理解起来相差无几,CNN在处理彩色图像的3通道时,也可以理解为叠加多层,图形的三维矩阵当做空

#pytorch#深度学习#算法 +2
聚类算法综述(案例实现)

聚类分析算法综述1. 聚类相关概念定义方法距离计算相似度计算应用2. 常用传统算法层次方法划分方法K-均值(K-Means)K-中心(K-Medoids)基于密度的方法DBscanMeanShift基于网格的方法基于模型的方法基于约束的方法3. 新发展的算法基于模糊的算法基于粒度的算法量子聚类核聚类谱聚类1. 聚类相关概念定义Clustering (聚类),简单地说就是把相似的东西分到一组,聚类的

#聚类#算法#python +2
机器学习十大算法案例

机器学习十大算法案例实现监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析跳转 —>聚类分析综述与案例实

#机器学习
到底了