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paxos算法详解以及模拟代码
0 paxos算法解决了什么问题
现在有n个人组成提一个会议，这个会议的目的是为了确定今年的税率，那么每个人都会提出自己认为的今年的合理的税率，为了大家能够达成一致，有了paxos算法。实际里，这个会议就是一个集群。
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Paxos学习笔记及图解
本文记录了自己对 Paxos 算法的学习和理解，并对多种分区情况进行了讨论，整理了 Paxos 的执行思路并根据本人实践对其中遇到的问题进行了讲解。但还是可能存在理解不到位或者有纰漏的地方，还希望多多指教。 文章目录 一 从CAP定理到Paxos算法…
科普文：分布式数据一致性协议Paxos
1 什么是Paxos Paxos协议其实说的就是Paxos算法, Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算 法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。 Paxos由 莱斯利兰伯特(Leslie Lamport)于1998年在《The Part-Time Parliament》论文中首次公 开&…
Paxos算法（Basic Paxos 与 Multi-Paxos思想）
目录 Basic Paxos三个角色达成共识的方法对于Basic Paxos的总结 Multi-Paxos领导者优化 Basic Paxos 执行 reference Paxos 算法包含 2 个部分： 1、Basic Paxos ： 描述多节点之间如何就某个值达成共识 2、Multi-Paxos ： 描述执行多个Basic Pa…
Paxos算法原理和过程解析
我们了解了2PC和3PC之后，我们可以发现，无论是二阶段提交还是三阶段提交都无法彻底解决分布式的一致性问题以及无法解决太过保守及容错性不好。Google Chubby的作者Mike Burrows说过，世上只有一种一致性算法，那就是Paxos࿰…
sklearn学习之KNN
机器学习之sklearn（knn） 文章目录 前言一、KNN是什么？二、KNN原理三、使用步骤1.引入库以及参数说明2.应用场景（鸢尾花分类） 四、KNN的优缺点五、k临近（KNN）与K-means的区别？1、算法…
最近邻算法原理详解)
KNN(k-nearest neighbor的缩写)最近邻算法原理详解
k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。
基于实例的学习
已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起…
KNN 算法实现 Iris 数据集分类
文章目录 1 scikit-learn介绍2 scikit-learn常用模块2.1 数据集模块2.2 数据预处理模块2.3 特征提取与选择模块 3 K邻近算法(K-Nearest Neighbor, KNN)介绍4 KNN算法实现Iris数据集的分类 1 scikit-learn介绍
scikit-learn与机器学习的关系：
Scikit-learn是基于Py…
最简单的分类算法之一：KNN（原理解析+代码实现）
KNN（K- Nearest Neighbor），即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。简单来说，它是根据“最邻近”这一特征来对样本进行分类。 目录 1、大致了解KNN2、原理分析2.1一些数学知识2.2算法思想 3.代码实现 1、…
一种基于层次分析法的改进KNN算法
说明
由于是第一次写论文，这篇论文只发表在了本科学校的学报上，在2018年7月12号已经上传知网，在知网网址为：一种基于层次分析法的改进KNN算法代码 。之前忙于整理机器学习笔记，而忽略这篇论文的整理。 前言
本篇论文…
KNN算法解决鸢尾花分类案例
KNN算法解决鸢尾花分类案例
本文分别通过KNN底层算法实现和sklearn中的KNeighbors Classifier（K近邻分类模拟）和对3中不同的鸢尾花的分类。
一、K近邻（KNN）算法介绍 二、KNN举例说明 三、KNN举例计算 四、KNN算法实现 五、利用K…
【机器学习】KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类
KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类 3 金融贷款策略中的KNN分类3.1 模块导入与数据加载3.2 数据EDA3.2.1 数据预处理3.2.2 数据可视化3.2.3 特征工程 3.3 模型创建与应用3.4 模型对比 手动反爬虫：
原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/det…
机器学习（KNN二）——案例：鸢尾花数据分类
常见API 这里有我们上篇博客提到的DKTree，还有最基本的KNeighborsClassifier(用于分类) 和 KNeighborsRegressor(用于回归)，这里列出常见的参数：
参数KNeighborsClassifier / KNeighborsRegressorweights样本权重，可选参数: unif…
用python实现KNN算法
KNN简介
KNN(K-nearest neighbor)，即K近邻算法。当需要表示一个样本（值）的时候，就使用于该样本最接近的K个邻居来决定。KNN即可以用于分类，也可以用于回归。
数据集地址
https://vincentarelbundock.github.io/Rda…
简介)
K-最近邻法(KNN)简介
K-最近邻法(K-Nearest Neighbor, KNN)最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个在理论上比较成熟的分类算法。
KNN是一类可用于分类或回归的技术。作为一个非参数学习算法，K-最近邻并不局限于固定数目的参数。我们通常认为K-最近邻算法没有任何参数&#x…
机器学习Sklearn实战——KNN算法
KNN鸢尾花分类
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import datasets
import numpy as np
X,y datasets.load_iris(True) #返回x、y
X X[:,:2]
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],cy)
knn KNeighborsClassifier(…
KNN分类算法原理及应用
1.1 KNN概述
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。
KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。
本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。
1.2 算法图示 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然…