数据集描述本文采用mushroom 数据集，该数据集由Jeff Schlimmer在1987年贡献，通常用于分类算法中。mushroom数据集包含8124个数据项。数据如下：数据预处理过程在数据分析过程中，获得进行统计分析和建模的对象（即数据）的过程也是必不可少的重要环节。数据的预处理包括数据整理、数据合并及分拆、数据清洗、数据变换等内容。本文采用的数据预处理方法是把字符转换成数字，这样方便数据信
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2024-11-01 20:40:30
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算法时间复杂度分析；算法空间复杂度分析；大O记法 目录1.时间复杂度分析1.1.事后分析估算方法1.2.时候分析估算方法2.空间复杂度分析2.1.基本数据类型内存占用2.2.实例化对象的内存占用3.函数的渐进增长4.大O记法4.1.推导大O阶的标识法的规则：4.2.常见的大O阶4.3.最坏情况分析 1.时间复杂度分析用来计算算法时间损耗情况1.1.事后分析估算方法将算法执行若干次，并计量执行算法所
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2023-08-20 23:03:14
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在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其
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2024-08-15 15:06:18
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算法分析的两个主要方面：时间复杂度和空间复杂度1、时间复杂度大O记法用f(n)来抽象表示一个算法的执行总次数。因此可以推导出所有代码的执行总时间T(n)和每行代码的执行次数n之间的关系是：T(n)=O(f(n))公式中的O表示代码的执行总时间T(n)和其执行总次数f(n)成正比。这种表示法，称之为大O记法。大O记法T(n)=O(f(n))，表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增
算法 算法（algorithm）是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单指令的集合。 数学基础1. 大O表示法： 如果存在正常数 c 和 n0 使得当 N ≥ n0时，T(N) ≤ cf(N)，则记为T(N) = O(f(N))。 （描述了T(N)的相对增长率小
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2024-01-30 02:24:14
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01 概述 大数据必然涉及海量数据，所谓海量数据，就是数据量太大，要么在短时间内无法计算出结果，要么因为数据太大无法一次性装入内存。 针对时间，我们可以使用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如bitmap/堆/trie树等进行优化。 针对空间，就一个办法，大而化小，分而治之，
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2024-04-21 08:52:13
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本文主要图文结合，建议阅读8分钟。通过本文为大家从4个方面介绍今日头条推荐系统的算法原理。 今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法，从2012年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。 今日头条委托
上一讲，我们从流程上介绍了数据挖掘，而在整个数据挖掘实施的流程中，数据挖掘算法可能是我们的算法工程师最关注的环节。在常见的数据挖掘过程中，通常会用到什么类型的算法，不同的算法又应对什么样的问题？在实际工作中遇到的问题，该如何转化成算法可解决的问题呢？带着这些疑问，让我们开始这节课吧。数据挖掘算法有什么特色首先我们来看一下“算法”的定义：算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚指定的简单指令的集合。如
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2023-11-24 10:55:24
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大数据课程介绍什么是大数据：海量数据的处理大数据用在哪：用在需要对海量数据进行处理的任何场合大数据学什么： （1）学分布式系统的思想 （2）学框架基础课程内容介绍Linux & Shell编程基础 Hadoop Mapreduce数据的处理流程： 收集数据—>web服务器，打日志–flume，sqoop–>hadoop(hdfs)----->数据的清理----->数
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2023-08-10 22:13:29
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# 大数据架构的实现流程
大数据架构是现代数据处理和分析的重要基础，它涉及数据的采集、存储、处理和分析等多个环节。作为一名刚入行的开发者，理解这一架构的组成部分及其实现步骤非常重要。以下是我们将要讨论的内容流程和每一步的具体实现。
## 大数据架构实现流程
在上手实现大数据架构之前，我们可以将整个流程分为五个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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大数据系统架构是软考中的一个重要考点，它涉及到大数据技术的核心部分，以及如何应对大数据处理和分析的挑战。本文将深入讨论大数据系统的架构，包括其组成部分、功能和特点，以帮助软考考生更好地理解和应用大数据技术。
一、大数据系统架构的组成部分
大数据系统架构主要由以下几个部分组成：
1. 数据源：大数据系统的数据来源可以是各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可能来自
原创
2023-11-14 13:04:05
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大数据工程职称与软考：全面了解与应对
随着信息技术的飞速发展，大数据工程已经成为了当今社会的热门行业之一。在这个领域中，专业人员的需求越来越大，因此，大数据工程的职称评定也变得尤为重要。本文将围绕“大数据工程职称”这一主题，结合软考的相关内容，进行深入探讨。
一、大数据工程职称概述
大数据工程职称是对从事大数据领域工作的专业人员进行能力评定的一种称谓。根据能力和经验的不同，大数据工程职称可分
原创
2023-11-13 15:05:35
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免费大数据平台有哪些？昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼，比如，企业级大数据处理平台开发、政务大数据平台的开发、智慧交通大数据平台开发等。这些大数据处理平台的
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2018-10-09 13:58:00
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大数据工程职称与软考：全面解析与探讨
随着信息技术的飞速发展，大数据工程已经成为了当今社会的热门行业之一。在这个领域中，专业技术人员的职称评定显得尤为重要。本文将围绕大数据工程职称展开讨论，并深入探讨与软考的关系。
一、大数据工程职称概述
大数据工程职称是对从事大数据领域工作的专业技术人员进行能力评价的一种制度。根据技术人员的专业能力、工作成果和贡献，可以评定为初级、中级和高级三个等级的职称
原创
2023-11-13 15:17:04
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大数据专业职称与软考：全面解析与探讨
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的热门词汇。大数据技术的广泛应用和深入发展，对人才的需求也越来越大，特别是对具备大数据技术专业能力的人才的需求。因此，大数据专业的职称评定和软考成为了越来越多人关注的焦点。本文将详细解析大数据专业的职称体系，并探讨与软考的关系。
一、大数据专业职称体系
大数据专业职称体系主要分为初级、中级和高级三个等级。每个
原创
2023-11-13 15:42:59
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大数据顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。如今数字信息化爆炸发展，大数据时代大数据的来源广泛，手机监听、网络直播等都不再是新鲜事，甚至有人说大数据时代没有“隐私”。那么这么厉害的大数据，它的来源都有哪些呢？bigdata 大数据个人发布数据例如个人的电子邮件、word、照片、视频、音频、q
原创
2022-03-21 18:08:57
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大数据专业职称与软考：全面了解与解析
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的热门词汇。大数据专业人才的评价与培养，对于推动我国大数据产业的发展具有重要意义。本文将围绕大数据专业职称展开讨论，并深入解析软考在大数据专业职称评定中的作用。
一、大数据专业职称概述
大数据专业职称是评价大数据人才专业技能水平的重要标准，主要包括初级、中级和高级三个等级。这些职称不仅体现了大数据人才在专业知
原创
2023-11-13 15:53:39
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大数据知识架构是当今数字化世界中的核心组成部分，它给我们提供了处理和分析海量数据的框架。随着数据体量不断增加和数据种类日益多样，建立一个有效的大数据知识架构变得至关重要。在这篇博文中，我将详细阐述大数据知识架构的各个方面，包括其背景、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论以及未来展望。
### 背景描述
大数据知识架构可以理解为一个多层次、多维度的数据管理与分析结构。从数据采集到数据存储、再到
本文示例以PC的优化端为例，目前AE在这块的工作还主要在PC端，但文中的方法对无线端完全适用1. 概念1.1 什么是大数据驱动性能优化？性能优化其实就是用各种可行的优化手段**降低页面Latency，从而提升用户体验**。通常会遇到如下困难：Latency降低了，真的提升了用户体验吗？Latency降低了，用户体验也提升了，但这个优化的投入**成本较大，我是否应该投入？** 。通过度量大数据与业务
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2024-05-20 10:13:12
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车联网大数据分析具体算法有哪些
随着信息技术的迅猛发展，车联网（VANETs）已成为提高交通效率和安全性的重要技术。在这一背景下，如何对海量的车联网数据进行分析和处理，成为一个紧迫的挑战。从2015年起，车联网在智能交通系统、自动驾驶等领域逐渐走入大众视野，各大研究机构和企业纷纷加大对车联网大数据分析的投入。针对这一趋势，我将从多个维度探索车联网大数据分析的具体算法，包括技术原理、架构解析、源码
