各位Javaer都对锁应该都是不陌生的，无论工作还是面试的时候，都是很常见的。不过对于大部分的小型的项目，也就是单机应用，基本都是使用Java的juc即可应对，但是随着应用规模的扩大，在分布式系统中，依靠着诸如syncronized，lock这些就无法应对了。那么本文就是来给大家唠嗑唠嗑在分布式系统中常见的几种实现分布……

作为Javaer，对于Map这个单词绝对不会陌生，无论是开发过程中还是出去面试的时候，都会经常遇到，而最频繁使用和面试提问的无非这么几个，HashMap, HashTable, ConcurrentHashMap。那么本文就针对这几个知识点做一个归纳和总结。 从HashMap说起 HashMap是上面提到的几个Map中……

关联规则挖掘是数据挖掘中常用的手段，一般指的是从交易数据库、关系数据库以及其他的数据集中发现项或对象的频繁的模式(frequent patterns)、关联(association)的过程。此方法一般用于在购物篮分析(market basket analysis)中。最早是用于发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系……

今晚闲来无事翻了下自己的博客和一些之前整理的笔记资料什么的，猛然就发现我已经很久没正儿八经的去认真的学习一些东西了。最后一篇博客还是今年四月份写的，都过去七个月了。回想下从四月份到现在的七个月，总感觉真的是时间都被我给白白浪费了。 今年已经是毕业的第三个年头了，但发展的结果好像和自己想要的相差甚远。记得第一年的时候，菜……

本文继续讲一个强化学习的算法，叫做Thompson抽样算法。这个算法的数学理论基础要用到的是贝叶斯推断(Bayesian Inference)。我们先谈谈这个算法的基本原理。 Thompson抽样算法基本原理 我们依然使用之前的多臂老虎机的问题。如图所示，横轴代表奖励，越往右边表示奖励越多。三条竖线代表三个不同的老虎机……

本文将要开始介绍机器学习中的强化学习， 这里首先应用一个多臂老虎机(The Multi-Armed Bandit Problem)问题来给大家解释什么是强化学习。 多臂老虎机问题 如图所示，我们有几个单臂老虎机，组成一起我们就称作多臂老虎机，那么我们需要制定什么样的策略才能最大化得到的奖励。这里假设每个老虎机奖励的随机……

本文将会讲述关联规则学习中的一个基本算法，叫做先验算法。所谓先验算法，就是找出不同事件之间的联系。比如一个人在超市买了产品A，他可能会买货物B。这里我们看一个例子。 这里有七笔交易，那么根据这些数据我们可以得出一些猜测，当有货物A时可能有货物B。比如有汉堡的时候可能有薯条，如果有蔬菜可能就有水果等等。当我们的商店越来越……

本文来讲讲K平均聚类算法(K-Means Clustering),K Means算法是所有聚类算法中最经典的一种，因为它不断在直觉上容易理解，而且它的计算效率也是非常的高。 原理 在讲K-Means算法前我们先看看，这个算法能做什么。下面有一组数据，我们想要把数据分成若干个类，在某一类当中，这些数据的彼此之间的距离比较……

本篇文章将给大家介绍一些宏观的核心概念和测度来评价分类算法和分类器的表现，尤其是如何评价分类器预测中会产生的一些错误。 伪阳性(False Positives)和伪阴性(False Positives) 首先讲的是伪阳性和伪阴性，英文叫做False Positives和False Negatives。先回到之前逻辑回归……

决策树 有的人可能听过一个词：CART，这个代表的意思是Classification And Regression Tree。它是一个分类和回归的决策树。它被分为两类，一类是分类决策树(Classification Trees)，另一个类是回归决策树(Regression Trees)。也就是我们要用这个决策树解决两类……