选择Hazelcast特征
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Hazelcast是一个伟大的工具。同意，看到你需要什么可能令人望而生畏，但它比你想象的要简单得多：）
您首先需要运行一个或多个Hazelcast节点来使网格运行（建议2个或更多节点以提供冗余）。
这取决于服务器a/B是否嵌入了hazelcast节点，或者您是否在服务器a/B外部运行hazelcast网格并使用HazelcastClient与它对话。
我看不出这里需要分布式查询，因为IMAP
应该允许您访问所需的数据。
这有帮助吗？你还有进一步的具体问题吗？
Hazelcast文档相当不错，而且还有一个活跃的用户社区。
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特征选择在于选取对训练集有分类能力的特征，这样可以提高决策树学习的效率。 通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比。 信息增益 信息增益（information gain）表示得知特征$$X$$的信息而使得类$$Y$$的信息不确定性减少称。 特征$$A$$对训练数据集$$D$$的信息增益$$g(D,A)$$，定义为集合$$D$$的经验熵$$H(D)$$与特征$$A$$在给定条件下$$D$$的经验条
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RFormula通过一个R model formula选择一个特定的列。 目前我们支持R算子的一个受限的子集,包括~,.,:,+,-。这些基本的算子是: ~ 分开target和terms + 连接term,+ 0表示删除截距(intercept) - 删除term,- 1表示删除截距 : 交集 . 除了target之外的所有列 假设a和b是double列,我们用下面简单的例子来证明RFor
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基于SparkML的特征选择（Feature Selectors）三个算法（VectorSlicer、RFormula以及ChiSqSelector）结合Demo进行一下理解 VectorSlicer算法介绍： VectorSlicer是一个转换器输入特征向量，输出原始特征向量子集。VectorSlicer接收带有特定索引的向量列，通过对这些索引的值进行筛选得到新的向量集。可接受如下两种索引： 1
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校验者: @yuezhao9210 @BWM-蜜蜂 翻译者: @v 在 sklearn.feature_selection 模块中的类可以用来对样本集进行 feature selection（特征选择）和 dimensionality reduction（降维），这将会提高估计器的准确度或者增强它们在高维数据集上的性能。 1.13.1. 移除低方差特征 VarianceThreshold 是特征选
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特征选择试图识别相关的特征用于模型构建。它改变特征空间的大小，它可以提高速度以及统计学习行为。ChiSqSelector实现卡方特征选择，它操作于带有类别特征的标注数据。 ChiSqSelector根据独立的卡方测试对特征进行排序，然后选择排序最高的特征。下面是一个使用的例子。 import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.s
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特征选择 特征选择主要是以统计特征与目标的相关性、或以叠代排序特征影响目标影响力的方式来逐渐排除与目标较不相关的特征，留下与目标最相近的特征，使判断准确率能够提升。 范例一：Pipeline Anova SVM 以anova filter作为选择特征的依据，并示范以传递(Pipeline)的方式来执行特征选择的训练。 范例二:Recursive feature elimination 以重複排除最