大数据的三大困境 大数据，作为一套技术、一种经营战略是相对成熟的。这种成熟带来的好处是更先进的工具、更顺畅的部署和新的商业机会。不利的一面是，如果公司想要在实现数字化转型目标方面取得真正成功，新挑战的出现需要更为明智的策略。 一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发，更好地规划出一条通往其所寻求业务成果的路线。考虑到这一点，以下是我们关注的三大数据趋势，以及在数字时代可能出现在企业和成功
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2024-01-11 17:33:17
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数据标注的困境 众所周知，机器学习主要分为两类：监督学习（supervised learning）与无监督学习（unsupervised learning）。而监督学习离不开数据标注（data labeling），也就是依靠人工 找到groundtruth。 标注平台 标注平台这今年开年如雨后春笋般
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2020-05-31 20:25:00
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大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 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
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精选
2016-02-27 17:38:09
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大数据分析的基本方法理论(一）可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的基本方法理论(二） 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具
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2024-01-06 05:54:13
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算法面试必备-----大数据算法面试必备-----大数据一、Hadoop问题：Hadoop中有哪些组件？问题：Hadoop分为三个核心部分，每个部分是什么，有什么功能？问题：Hadoop的shuffle过程问题：Hadoop分布式集群中NN和DN、SN，指得是什么？他们分别有什么作用？问题：Hadoop集群中请描述RM，NM是什么？有什么作用？问题：Hadoop集群中RM中分为几大模块，每个模块
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2023-11-08 21:03:06
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一、分类算法：对数据分类和预测1. KNN算法即K近邻（K Nearest Neighbour）算法，是一种基本的分类算法，其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别。下面是KNN算法的原理图：上图中，红蓝绿三种颜色的点为样本数据，分属三种类别ω1、ω2和ω3。对于待分类点Xu，计算和
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2023-08-23 17:08:26
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大数据挖掘步骤都包括哪些?【导语】数据挖掘基本步骤，数据挖掘过程定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策，那么大数据挖掘步骤都包括哪些呢?1、定义问题在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想
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2023-06-14 08:31:45
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# 大数据挖掘算法的公式实现流程
## 简介
大数据挖掘算法是指通过数学和统计方法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和模式，以支持决策和预测。本文将指导一位刚入行的小白如何实现大数据挖掘算法的公式。我们将以流程图的形式展示整个过程，并提供每一步需要使用的代码，并对代码进行注释。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
理解问题-->数据预处理-->选择算法-->数据
原创
2023-09-06 15:32:37
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学习大数据，你需要掌握多少种算法？机器学习算法，有数百种算法：NaiveBayes（朴素贝叶斯）LinearRegression（线性回归）LogisticRegression（逻辑回归）K-Meansclustering（k均值聚类算法）DecisionTrees（决策树）NaïveBayes’Classifiers（朴素贝叶斯分类算法）……是不是看到就觉得头昏眼花了~这些还没完，还有各种各样的
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2020-12-16 13:09:36
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转载36大数据（36dsj.com)：36大数据»大数据等最核心的关键技术：32个算法 1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点...
原创
2022-04-11 15:35:07
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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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科学技术的更新与互联网的飞速发展，推动着大数据时代的来临，每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库，才能帮助企业获得自己想要的数据，从而更好地提出经营管理对策。那么数据分析有哪几种方法？今天小编就为大家整理一下：1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为
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2023-05-19 22:26:51
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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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知识要点：lubridate包拆解时间 | POSIXlt利用决策树分类，利用随机森林预测利用对数进行fit，和exp函数还原训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand首先看一下官方给出的数据，一共两个表格，都是2
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2023-08-04 13:21:10
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通过数据和算法，机器如果预测你将以很大的概率犯罪，从而在你还没有实施犯罪行为时，你就已经实质上受到了惩罚。
原创
2021-07-25 15:33:37
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经过了一学期的的学习，我们学习到了：私有云上创建与配置虚拟机，Hadoop，在VMware上创建虚拟机，搭建Spark Standalone集群，Scala，RDD，Spark RDD案例分析，Spring Boot框架。当然还做了很多案例和课堂小作业，从刚刚开始的一无所知到现在熟练的搭建spark集群和掌握RDD算子，我们从概念开始，再到实践案例结束。整个过程不仅不枯燥反而很有趣，对学习感兴趣说
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2023-09-11 17:25:56
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一、大数据算法定义在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。（其中的时间约束，不同研究和业务的要求不同。如科学研究可能允许几个月的计算时间，但搜索引擎和个性化推荐要求几分钟甚至几秒计算出结果。）（1）大数据算法可以不是：精确算法、内存算法、串行算法、仅在电子计算机上运行的算法；这与“算法设计与分析”中的算法大不相同。（2）大数据算法不仅是：云计算、MapR
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2023-10-16 12:07:33
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相对于复杂度分析，还有一个对立的分析方法，叫做事后统计法，但它有两个缺点：测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。这就是我们今天要讲的时间、空间复杂度分析方法。一、大 O 复杂度表示法对于大O复杂度表示法，我们可以把它总结成一个公式：其中，T(n) 表示代码执行的时间，即我们平时所说的时间复杂度；n 表示数据规
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2024-01-16 04:26:01
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