分布式系统:Lamport 逻辑时钟 (blog.xiaohansong.com)

【简介】

分布式系统解决了传统单体架构的单点问题和性能容量问题,另一方面也带来了很多的问题,其中一个问题就是多节点的时间同步问题:不同机器上的物理时钟难以同步,导致无法区分在分布式系统中多个节点的事件时序。1978年Lamport在《Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System》中提出了逻辑时钟的概念,来解决分布式系统中区分事件发生的时序问题。

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@Yonah潇 2019-02-01 18:46分享 / 0个评论
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逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字,但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说, 逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等。 注意,这里用的是“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用(逻辑回归是基于分布假设建立的,假设在现实案例中并不是那么容易满足,所以,很多情况下,我们得出的逻辑回归输出值,无法当作真实的概率,只能作为置信度来使用)。该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘。

逻辑回归(Logistic Regression)与线性回归(Linear Regression)都是一种广义线性模型(generalized linear model)。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布,而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 因此与线性回归有很多相同之处,去除Sigmoid映射函数的话,逻辑回归算法就是一个线性回归。可以说,逻辑回归是以线性回归为理论支持的,但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素,因此可以轻松处理0/1分类问题。
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