kappa

$\mathbf{1.\,\text{公式}}$ 假设$\,F(t)=\int_{a}^{b}f(t-\theta)d\theta,$ 那么可求得 \begin{equation} F'(t)=f(t-a)-f(t-b).\label{eq:1} \end{equation} 事实上, 做变量代换$\,\eta=t-\theta$, 则$\,d\eta=-d\theta$, 从而 \[ F'(t)=-\int_{t-a}^{t-b}f'(\eta)d\eta=f(t-a)-f(t-b). \] 根据上面的公式$\,($\ref{eq:1}$)$ 可知论文中 \[ \frac{d}{dt}\int_{0}^{\tau_{1}}H(x,t-\theta)N(x,t-\theta)d\theta=H(x,t)N(x,t)-H(x,t-\tau_{1})N(x,t-\tau_{1}), \] 其中固定每个点$\,x$ 去算, 因为这个积分和求导都与$\,x$ 无关. $\mathbf{2.\,(15)\Longrightarrow(16)}$ 首先去掉拉普拉斯项, 其次去掉$\,\ln$ 项, 然后看带$\,H(x,t-\tau_{2})Y(x,t-\tau_{2})$ 的项通过计算知道是平衡的, 再看带$\,Z$ 的项计算后发现也是平衡的, 接着$\,d_{1}N$ 项也是平衡的所以划掉

kappa检测方法 评价相关性的一种指标 Simple Kappa Coefficient（简单kappa系数） Clinician 1看做真实分布，Clinician2看做预测分布 实际一致率与随机一致率是否有显著的差别 K a p p a = P o − P e 1 − P e ; P o = a + d n ; P e = ( a + b ) ( a + c ) + ( c + d ) ( b + d ) n 2 Kappa = \frac{P_o - P_e}{1 - P_e}; P_o = \frac{a+d}{n}; P_e = \frac{(a+b)(a+c) + (c+d)(b+d)}{n^2} K a p p a = 1 − P e ​ P o ​ − P e ​ ​ ; P o ​ = n a + d ​ ; P e ​ = n 2 ( a + b ) ( a + c ) + ( c + d ) ( b + d ) ​ ，其中 P o P_o P o ​ 实际一致率， P e P_e P e ​ 理论一致率 P 0 P_0 P 0 ​ 比较容易理解， P e P_e P e ​ 我们可以拆成 a + b n ∗ a + c n + c + d n ∗ b + d n \frac{a+b}{n}*\frac{a+c}{n} + \frac{c+d}{n}*

收集各大互联网公司大数据平台架构 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/11198015.html 分类: Hadoop undefined 1. 五种主流的大数据架构 1.1 传统大数据架构 　　 　　之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题，简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。 　　 优点： 简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。 　　 缺点： 对于大数据来说，没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。 　　 适用场景： 数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。 1.2 流式架构 　　 　　在传统大数据架构的基础上，流式架构非常激进，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道

1. 准确率/召回率/f1分数 2. Auc(一般用于二分类) 3. kappa系数(一般用于多分类） 3.1 简单kappa（simple kappa） Kappa系数用于一致性检验，代表着分类与完全随机的分类产生错误减少的比例，kappa系数的计算是基于混淆矩阵的。 kappa计算结果为-1~1，但通常kappa是落在 0~1 间。实践证明，它是一个描述一致性的较为理想的指标。 第一种分析准则： kappa=1 两次判断完全一致 kappa>=0.75 比较满意的一致程度 kappa<0.4 不够理想的一致程度 第二种分析准则： 0.0~0.20极低的一致性(slight) 0.21~0.40一般的一致性(fair) 0.41~0.60 中等的一致性(moderate) 0.61~0.80 高度的一致性(substantial) 0.81~1几乎完全一致(almost perfect) 3.2 加权kappa（weighted kappa） 加权kappa分为linear weighted kappa 和 quadratic weighted kappa。 不同加权kappa系数的选择取决于数据集中不同class之间差异的意义。 例如对于眼底图像识别的数据，class=0为健康，class=4为疾病晚期非常严重，所以对于把class

分类于预测算法评价 分类与预测模型对训练集进行预测而得出得准确率并不能很好得反映预测模型未来得性能,为了有效判断一个预测模型得性能表现,需要一组没有参与预测模型建立得数据集并在该数据集上评价预测模型得准确率,这组独立耳朵数据集叫做测试集,模型预测效果评价,通常用相对绝对误差,平均绝对误差,均方误差,均方根误差来衡量. 绝对误差与相对误差 设Y表示实际值, Ý表示预测值, 则称E为绝对误差,计算公式如下: Ε = Y - Ý e为相对误差, 计算公式如下 e = (Y - Ý) / Y 有时也可以用误差百分数来表示 e = (Y - Ý) / Y * 100% 这是一种直观得误差表示方法 平均绝对误差 平均绝对误差定义如下: MAE = 1/n ∑ n n=1 |Ε i | = 1/n ∑ i=1 n | Υ i - Ý i | 公式中含义如下: MAE : 平均绝对误差 E i : 第i个实际值与预测值得绝对误差 Y i : 第i各实际值 Ý i : 第i各预测值 由于预测误差有正有负,为了避免正负向抵消,故取误差绝对值进行综合并取其平均数,这是误差分析得综合指标法之一 均方误差 均方误差定义如下: MSE = 1/n∑ n i=1 Ε 2 i = 1/n∑ n n=1 (Υ i - Ý i ) 2 上式中,MSE表示均方差,其他符号同前, 本方法用于还原平方失真程度

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: We are running a webapplication with low number of users, about 7, but with high load of showing images. Recently we upgraded to Java 6u43 and Tomcat 6.036 and after some usage (about a week) tomcat services crashes. After a restart it can run for a few days, or just a few hours and crashes again. Even after reboot of the server it crashes again, we even saw that after 10 minutes of being active. it is always with the same message in a hs_err_pid file in the bin folder of tomcat. See below an example of the full error message. It is always

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构，如下图所示： 在这张架构图中，大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分是属于互联网在线应用的部分，其他蓝色的部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。 你可以看到，大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用 Sqoop，日志同步可以选择 Flume，打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列进行传递。 不同的数据源产生的数据质量可能差别很大，数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了，而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。 数据处理 这部分是大数据存储与计算的核心，数据同步系统导入的数据存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等计算任务读取 HDFS 上的数据进行计算，再将计算结果写入 HDFS。 MapReduce、Hive、Spark 等进行的计算处理被称作是离线计算，HDFS 存储的数据被称为离线数据。在大数据系统上进行的离线计算通常针对（某一方面的）全体数据，比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘，这时候数据规模非常大，需要较长的运行时间

间隔与支持向量 给定训练样本集 D = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) ⋯   , ( x n , y n ) } , y i ∈ { − 1 , + 1 } D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2)\cdots, (x_n,y_n)\},y_i\in \{-1, +1\} D = { ( x 1 ​ , y 1 ​ ) , ( x 2 ​ , y 2 ​ ) ⋯ , ( x n ​ , y n ​ ) } , y i ​ ∈ { − 1 , + 1 } ，分类学习的最基本的思想就是基于样本空间中找个一个划分超平面，将不同类别的样本分开，但是超平面可能有很多种 直观上应该找最中间的划分超平面，因为该超平面对训练样本局部的扰动的容忍最好的。由于训练集的局限性或噪声的因素，训练集外的样本可能更接近两个类的分隔界，这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见的示例泛化能力最强。 超平面的线性方程描述： ω T x + b = 0 {\rm\pmb{\omega}}^Tx + b = 0 ω ω ω T x + b = 0 其中 ω = ( ω 1 ; ω 2 ; ⋯   ; ω d ) \pmb\omega=(\omega_1;\omega_2;\cdots;\omega_d) ω ω ω = ( ω 1 ​ ; ω 2 ​ ; ⋯ ; ω d

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构，如下图所示： 在这张架构图中，大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分是属于互联网在线应用的部分，其他蓝色的部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。 你可以看到，大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用 Sqoop，日志同步可以选择 Flume，打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列进行传递。 不同的数据源产生的数据质量可能差别很大，数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了，而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。 数据处理 这部分是大数据存储与计算的核心，数据同步系统导入的数据存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等计算任务读取 HDFS 上的数据进行计算，再将计算结果写入 HDFS。 MapReduce、Hive、Spark 等进行的计算处理被称作是离线计算，HDFS 存储的数据被称为离线数据。在大数据系统上进行的离线计算通常针对（某一方面的）全体数据，比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘，这时候数据规模非常大，需要较长的运行时间

　　分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分误差等指标来衡量。 1、绝对误差与相对误差 　　设$Y$表示实际值，$\hat{Y}$表示预测值，则$E$为绝对误差，其计算公式为：$E=Y-\hat{Y}$ 　　$e$为相对误差，其计算公式为：$e=\frac{Y-\hat{Y}}{Y}$ 2、平均绝对误差 　　平均误差的计算公式为：$MAE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|E_{i}\right|=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|Y_{i}-\hat{Y}_{i}\right|$ 　　其中，$MAE$表示平均绝对误差，$E_{i}$表示第$i$个实际值与预测值的绝对误差，$Y_{\mathrm{i}}$表示第$i$个实际值，$\hat{Y}_{i}$表示第$i$个预测值。 　　由于预测误差有正有负，为了避免正负相抵消，故 取误差的绝对值进行综合并取其平均数 ，这是误差分析的综合指标法之一。 3、均方误差 　　均方误差的计算公式为：$MSE=\frac{1}{n