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作者 :admin 发布时间:09-19

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传统的变量选择是采用逐步回归法(stepwise selection),其中又分为向前(forward)和向后(backward)的逐步回归。向前逐步是从0个变量开始逐步加入变量,而向后逐步是从所有变量的集合开始逐次去掉变量。加入或去掉变量一般按照标准的统计信息量来决定。这种传统的变量选择的弊端是模型的方差一般会比较高,而且灵活性较差。近年来回归分析中的一个重大突破是引入了正则化回归(regularized regression)的概念, 而最受关注和广泛应用的正则化回归是1996年由现任斯坦福教授的Robert Tibshirani提出的LASSO回归。LASSO回归最突出的优势在于通过对所有变量系数进行回归惩罚(penalized regression), 使得相对不重要的独立变量系数变为0,从而排除在建模之外。这一系列现象,就是我们俗称的“烧心”。Kubernetes总体包含两种角色,一个是Master节点,负责集群调度、对外接口、访问控制、对象的生命周期维护等工作;另一个是Node节点,负责维护容器的生命周期,例如创建、删除、停止Docker容器,负责容器的服务抽象和负载均衡等工作。其中Master节点上,运行着三个核心组件:API Server, Scheduler, Controller Mananger。Node节点上运行两个核心组件:Kubelet, Kube-Proxy。API Server提供Kubernetes集群访问的统一接口,Scheduler, Controller Manager, Kubelet, Kube-Proxy等组件都通过API Server进行通信,API Server将Pod, Service, Replication Controller, Daemonset等对象存储在ETCD集群中。ETCD是CoreOS开发的高效、稳定的强一致性Key-Value数据库,ETCD本身可以搭建成集群对外服务,它负责存储Kubernetes所有对象的生命周期,是Kubernetes的最核心的组件。图1-2展示了Kubernetes集群各个核心组件之间的关系: