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基于混淆矩阵的Kappa系数的计算
计算混淆矩阵的kappa def kappa(confusion_matrix): pe_rows&61;np.sum(confusion_matrix,axis&61;0) pe_cols&61;np.sum(confusion_matrix,axis&61;1) sum_total&61;sum(pe_cols) pe&61;np.dot(pe_rows,pe_cols)/...
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大数据架构如何做到流批一体?
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《写给程序员的数据挖掘实践指南》——5.5Kappa统计量
5.5Kappa统计量 本章一开始提到一些我们可能对分类器感兴趣的问题,其中包括“分类器到底好到什么程度”。我们已经对评估方法进行了改善,并且考察了10折交叉验证和混淆矩阵。前几页的例子中,我们也算出分类器预测...
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数据湖(一):数据湖概念
根据数仓架构演变过程,在Lambda架构中含有离线处理与实时处理两条链路,其架构图如下:​​正是由于两条链路处理数据导致数据不一致等一些列问题所以才有了Kappa架构,Kappa架构如下:Kappa架构可以称为真正的实时...
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机器学习入门|支持向量机(二)-核函数的引入
我们有一下定理:核函数:令$\chi$为输入空间,$\kappa(\cdot,\cdot).$是定义在$\chi \times \chi$上的对称函数,则$\kappa$是核函数当且仅当对于任意数据$D=\left\{\boldsymbol{x}_{1},\boldsymbol{x}_{2},.,\...
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回答

Lambda 和 Kappa 架构都还有展示层的困难点,结果视图如何支持 ad-hoc 查询分析,一个解决方案是在 Kappa 基础上衍生数据分析流程,在基于使用 Kafka+Flink 构建 Kappa 流计算数据架构,针对 Kappa 架构分析能力不足...

回答

Kappa架构的原理就是在Lambda 的基础上进行了优化,将实时分析和流部分进行了合并,将数据 存储和通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说,依旧以流处理为主,但是数据却在数据湖 层面进行了存储和简单建模...

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Kappa怎么理解?

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