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Ridge，Lasso，Elasticnet回归
这篇文章探讨了多元线性回归与正则化的结合，包括Ridge、Lasso和Elasticnet回归。Ridge回归通过添加L2惩罚项提高模型鲁棒性，但可能牺牲一些准确性。Lasso回归引入L1范数，对异常值更敏感，能进行特征选择。Elasticnet结合L1和L2范数，允许在正则化中平衡两者。通过调整α和l1_ratio参数，可以控制整体正则化强度和正则化类型的比例。
正则化（Regularization）
正则化是防止机器学习过拟合的策略，通过在损失函数中添加惩罚项（如L1或L2范数）来降低模型复杂度，提高泛化能力。L1正则化产生稀疏权重，倾向于使部分权重变为0，而L2正则化使所有权重变小，具有平滑性。正则化强度由λ控制，λ越大，泛化能力越强，但可能导致欠拟合。
Zookeeper 启动失败【Cannot open channel to 3 at election address...】
解决Hadoop Zookeeper连接问题：检查Zookeeper目录权限，使用`sudo chown -R username:username /your_zookeeper_path`授权。确保`zoo.cfg`配置`quorumListenOnAllIPs=true`并监听所有IP。关键是机器ID（如`server.0`, `server.1`等）需与IP或主机名对应，修正`zoo.cfg`中的设置，例如`server.0=hadoop120:2888:3888`等。重启Zookeeper后，问题解决。
ClickHouse 高可用之副本
ClickHouse 使用副本机制增强数据可用性，复制数据到多个节点以备故障转移。仅MergeTree系列引擎支持副本，需使用`Replicated`前缀。副本是表级别，需先创建对应表结构。配置高可用副本需借助Zookeeper协调。在三台机器上部署，每台有三份数据。创建副本表时，需指定Zookeeper路径和唯一副本名称。通过`CREATE TABLE`语句在每个节点创建副本表并插入数据，然后验证数据同步。还可以使用工具如PrettyZoo查看Zookeeper中的副本表元数据。
大规模 MLOps 工程（四）（1）
大规模 MLOps 工程（四）
大规模 MLOps 工程（三）（5）
大规模 MLOps 工程（三）
大规模 MLOps 工程（三）（2）
大规模 MLOps 工程（三）
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