% a minimalistic echo state networks demo with mackey-glass (delay 17) data
时间: 2023-05-15 12:03:11 浏览: 107
Echo State Networks(ESN)是一种基于动态系统理论的重要的机器学习算法,广泛应用于时间序列预测、模式识别等领域中。在这个demo中,我们将演示一个简单的Echo State Networks应用于Mackey-Glass(延迟17)数据集的预测。
首先,我们加载数据集,并将其分为训练和测试数据。然后,我们用均匀分布从[-0.5,0.5]初始化权重矩阵W和输入层至状态层的盖尔回归权矩阵Win。我们选择双曲正切函数Tanh作为状态更新函数,并通过当前状态复合Win和输入注入来计算状态s。然后,我们将s作为输出层的输入,将状态层和输出层之间的投影矩阵Wout拟合到目标函数。
接下来,我们通过调整递归矩阵W和输入层至状态层的回归权矩阵Win、隐层状态更新函数、初始化方法和其他超参数来优化ESN的性能。最后,我们提取训练好的ESN的预测能力,用测试数据集来验证它们的一致性和准确性。
总之,这个Echo State Networks和Mackey-Glass数据的演示展示了基于动态系统理论的强大的预测能力和简单性,为其他时间序列预测和模式识别任务提供了一个有益的模板和工具箱。
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CLICKHOUSE 和zookeeper
CLICKHOUSE是一种用于大数据分析和处理的列式数据库管理系统。它具有高性能和可伸缩性。而Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,用于管理和协调大规模分布式系统中的配置信息、命名服务、集群管理等。CLICKHOUSE和Zookeeper之间有一些关联,特别是在复制表和数据一致性方面。
根据引用和,随着数据量的增加,Zookeeper可能成为CLICKHOUSE的瓶颈。为了解决这个问题,CLICKHOUSE官方团队提出了一些减压方案,其中之一是重新调整使用Zookeeper的方式,使用较小的数据量来完成复制表之间的数据一致性校验。这种与数据量无关的使用方式可以减轻Zookeeper的负担。
根据引用,在创建表时,可以使用`use_minimalistic_part_header_in_zookeeper`参数来指定表的建表语句。这个参数可以帮助减少在Zookeeper中存储的镜像快照的大小,从而减轻Zookeeper的负担。
综上所述,CLICKHOUSE和Zookeeper之间存在一些关联,特别在复制表和数据一致性方面。CLICKHOUSE官方团队提出了一些减压方案来减轻Zookeeper的负担,包括重新调整使用方式和使用`use_minimalistic_part_header_in_zookeeper`参数来减少存储的镜像快照的大小。这些措施有助于优化CLICKHOUSE的性能和可伸缩性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [clickhouse分析:zookeeper减压概述](https://blog.csdn.net/iceyung/article/details/107500073)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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