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- 数据对象智能运维(AIOps)是通过机器学习等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据。智能运维的分析数据对象多源运维数据包括系统运行时数据和历史记录数据,历史记录数据主要包含表单和系统更新文档等。与历史记录数据相比,系统运行时数据能够反映系统的动态特征及系统发生故障时的上下文信息,对未知故障具有更好的探测和表达能力。系统运行时数据主要包含监控数据和日志数据,监控数据记录的是指系统运行状... 数据对象智能运维(AIOps)是通过机器学习等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据。智能运维的分析数据对象多源运维数据包括系统运行时数据和历史记录数据,历史记录数据主要包含表单和系统更新文档等。与历史记录数据相比,系统运行时数据能够反映系统的动态特征及系统发生故障时的上下文信息,对未知故障具有更好的探测和表达能力。系统运行时数据主要包含监控数据和日志数据,监控数据记录的是指系统运行状...
- 朴素贝叶斯算法输入:样本集合D={(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m);待预测样本x;样本标记的所有可能取值{c_1,c_2,c_3~c_k};样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值{a_i1,a_i2,~,a_iAi};输出:待预测样本x所属的类别1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本,其X^i分量的属性值为a_ip的概率。3.根据上... 朴素贝叶斯算法输入:样本集合D={(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m);待预测样本x;样本标记的所有可能取值{c_1,c_2,c_3~c_k};样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值{a_i1,a_i2,~,a_iAi};输出:待预测样本x所属的类别1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本,其X^i分量的属性值为a_ip的概率。3.根据上...
- ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想:给定一个集合,其中的每个样本由若干属性表示,决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法: baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ... ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想:给定一个集合,其中的每个样本由若干属性表示,决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法: baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ...
- 1. 使用KNN进行电影类型预测: 给定训练样本集合如下:求解:testData={“老友记”: [29, 10, 2, “?片”]}。解题步骤:1.计算一个新样本与数据集中所有数据的距离2.按照距离大小进行递增排序3.选取距离最小的k个样本4.确定前k个样本所在类别出现的频率,并输出出现频率最高的类别import numpy as npdef createDataset(): ''... 1. 使用KNN进行电影类型预测: 给定训练样本集合如下:求解:testData={“老友记”: [29, 10, 2, “?片”]}。解题步骤:1.计算一个新样本与数据集中所有数据的距离2.按照距离大小进行递增排序3.选取距离最小的k个样本4.确定前k个样本所在类别出现的频率,并输出出现频率最高的类别import numpy as npdef createDataset(): ''...
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