ORACLE数据库存储参数设置指南

在MySQL中，存储过程的参数设置是非常重要的一部分。每个存储过程都需要在BEGIN和END之间定义参数列表，这些参数可以是IN、OUT或INOUT类型。使用delimiter命令来定义语句的定界符非常关键，避免使用MySQL的转义字符‘"’。通过详细设置参数，可以确保存储过程在各种场景下的灵活应用。

图9.12中的角色参数设置模型运行，如图9.13所示，展示了LDA模型的输出结果，详细显示了各体育类别的比例。在LDA模型输出结果的第三步，通过加载测试数据集，并使用“Filter Examples”操作符过滤异常值，条件与训练集相同。接着使用“Apply Model”应用模型操作符，将LDA模型和清洗后的数据连接，最终输出结果如图9.10所示。运行结果在视图9.14中呈现，绿色列显示了根据新同学的测试成绩预测的体育项目专攻结果。这些预测结果可帮助主人公分析每位同学的潜力，推荐适合他们的体育项目。

云计算与数据挖掘参数设置指南 输入路径设置: trainInputPath: 训练集在分布式文件系统 (DFS) 上的路径。 testInputPath: 测试集在 DFS 上的路径。 predictInputPath: 预测测试集在 DFS 上的路径。 outputPath: 结果输出在 DFS 上的路径。 计算资源配置: numMapTasks: Map 任务的数量，通常设置为计算集群核心数量的 4 倍。 numReduceTasks: Reduce 任务的数量，通常设置为计算集群核心数量的 2 倍。 神经网络参数: learningRate: 神经网络的学习率，默认为 0.6。 moment: 神经网络的学习冲量，默认为 0.9。 middleNum: 神经网络中间层的数量，默认为 5。 middlePopulation: 神经网络各个中间层节点的数量，每一层的节点数用逗号隔开。例如，有两个中间层，分别有 x 和 y 个节点，则参数配置为 'x,y'。 模型训练和评估: min_success_ratio: 期望达到的最小成功率，默认为 0.7。 index: 预测利用的属性，默认为除目标属性外所有整型和浮点型属性。 TargetIndex: 要预测的目标属性，默认为最后一维。 modelPath: 训练中用于存储模型的路径，或者测试时要利用的模型文件路径。

关联规则挖掘参数设置 任务一：挖掘支持度在 10% 到 100% 之间，提升度超过 1.5 且排名前 100 位的关联规则。 lowerBoundMinSupport：0.1 upperBoundMinSupport：1 metricType：lift minMetric：1.5 numRules：100 任务二：挖掘支持度在 10% 到 100% 之间，置信度超过 0.8 且排名前 100 位的分类关联规则，数据集为“weather.nominal.arff”。 car：True metricType：confidence (只能选择 confidence) minMetric：0.8 numRules：100

数据缺失值替换参数设置：可以选择删除缺失值或用特定值替换。

Oracle 11G参数设置文档详细介绍了在配置数据库时所需的参数设定及其影响。从性能调优到安全性设置，每个参数都对数据库运行有重要影响。

在Matlab中，使用 optimset 函数配置优化器参数。 optimset('param1', value1, 'param2', value2, ...) 其中： param1, param2 等是参数名称。 value1, value2 等是对应参数的值。

Simulink模块编辑窗口中，通过选择Simulation / Simulation Parameters Solver页，设置仿真的起始和结束时间，选择解算器并配置其参数，同时选择输出选项。在Workspace I/O页管理模型与MATLAB工作空间的通讯，确保输入输出正常。通过Diagnostics页设置Simulink仿真中显示的警告信息等级。

在图13.29中，设置文档切分标识符，双击进入文档操作符以建立子流程，如图13.30所示。首先调用“提取信息”操作符解析文档内容，并设置参数如图13.31所示。接着，使用“文档转数据”操作符将解析的文档转换为数据模式。为避免单引号干扰后续数据处理，使用“替换”操作符将单引号替换为双单引号。