Mining of Massive Datasets,大資料探勘

阿新 • • 發佈：2018-12-23

2013-02-22

由Anand Rajaraman (@anand_raj) 和 Jeff Ullman寫的《Mining of Massive Datasets》，由Cambridge University Press出版。中文版由圖靈文化翻譯出版《大資料：網際網路大規模資料探勘與分散式處理》。內容看上去很不錯。內容源自作者在斯坦福大學教授多年的“Web挖掘”的材料。兩位作者也很有愛心，提供了英文版的下載，但因為於出版社版權協議，不能用於重新發布。

Chapter 1 Data Mining Chapter 2 Map-Reduce and the New Software Stack Chapter 3

Finding Similar Items Chapter 4 Mining Data Streams Chapter 5 Link Analysis Chapter 6 Frequent Itemsets Chapter 7 Clustering Chapter 8 Advertising on the Web Chapter 9 Recommendation Systems Chapter 10 Mining Social-Network Graphs

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Mining of Massive Datasets,大資料探勘

2013-02-22 由Anand Rajaraman (@anand_raj) 和 Jeff Ullman寫的《Mining of Massive Datasets》，由Cambridge University Press出版

如何用Python進行大資料探勘和分析！

大資料無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。什麼是大資料？大資料就像它看起來那樣——有大量的資料。單獨而言，你能從單一的資料獲取的洞見窮其有限。但是結合複雜數學模型以及強大計算能力的TB級資料，卻能創造出人類無法制造的洞見。大資料分析提供

零基礎學習大資料探勘的33個知識點整理

摘要：下面是一些關於大資料探勘的知識點，今天和大家一起來學習一下。1. 資料、資訊和知識是廣義資料表現的不同形式。2. 主要知識模式型別有：廣義知識，關聯知識，類知識，預測型知識，特異型知識3. web挖掘研究的主要流派有：Web結構挖掘、Web使用挖掘、Web內容挖掘4. 一般地說，KD

2018最全面的大資料探勘的33個知識點

下面是一些關於大資料探勘的知識點，今天和大家一起來學習一下。 1. 資料、資訊和知識是廣義資料表現的不同形式。 2. 主要知識模式型別有：廣義知識，關聯知識，類知識，預測型知識，特異型知識 3. web挖掘研究的主要流派有：Web結構挖掘、Web使用挖掘、Web內容挖掘 4. 一般地

大資料探勘更多時間都在於清洗資料

一、資料清洗的那些事構建業務模型，在確定特徵向量以後，都需要準備特徵資料線上下進行訓練、驗證和測試。同樣，部署釋出離線場景模型，也需要每天定時跑P加工模型特徵表。而這一切要做的事，都離不開資料清洗，業內話來說，

零基礎入門大資料探勘之spark中的幾種map

今天再來說一下spark裡面的幾種map方法。前面的文章介紹過單純的map，但是spark還有幾種map值得對比一下，主要是下面幾種： map：普通的map flatMap：在普通map的基礎上多了一個操作，扁平化操作； mapPartitions：相對於分割槽P

零基礎入門大資料探勘之spark的rdd

本節簡單介紹一下spark下的基本資料結構RDD，方便理解後續的更多操作。那麼第一個問題，什麼是rdd。我們知道，大資料一般儲存在分散式叢集裡面，那麼你在對其進行處理的時候總得把它讀出來吧，讀出來後總得把它存成某種格式的檔案吧，就好比程式語言裡面的，這個資料是陣列，那麼你可以以陣列

零基礎入門大資料探勘之reduce方法

上節介紹過大資料裡面（以spark為例）最為基礎典型的操作：map方法，map方法直白的理解就是一個分散式接受處理函式的方法，形式如map(fun)，map方法本身不做處理，沒有map方法，裡面的函式fun就是一個單機的處理函式，有了map，相當於就把這個函式複製到多臺機器上，每臺機器同

大資料探勘領域十大經典演算法之—CART演算法（附程式碼）

簡介 CART與C4.5類似，是決策樹演算法的一種。此外，常見的決策樹演算法還有ID3，這三者的不同之處在於特徵的劃分： ID3：特徵劃分基於資訊增益 C4.5：特徵劃分基於資訊增益比 CART：特徵劃分基於基尼指數基本思想 CART假設決策樹是二叉樹，

圖說十大資料探勘演算法(一)K最近鄰演算法

用官方的話來說，所謂K近鄰演算法，即是給定一個訓練資料集，對新的輸入例項，在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的K個例項（也就是上面所說的K個鄰居），這K個例項的多數屬於某個類，就把該輸入例項分類到這個類中。如果你之前沒有學習過K最近鄰演算法，那今天幾張圖，讓你明白什麼是K最近鄰

大資料探勘分析工具集

大資料時代需要大資料探勘，我習慣把大資料分成四個領域：資料科學、網路科學、空間地理科學和視覺化技術。最近的主要興趣在空間地理領域，學習如何獲取POI，Polygon，經緯度，空間匹配演算法和視覺化，一個全新領域有帶來諸多大資料分析工具的思考和整合。恰巧看到一篇國外部落格列舉了大資料領域的

大資料探勘之Scala零基礎學習（一）

第5章函式5.1函式程式程式碼：object section5_1 extends App { // def gcd(x:Int,y:Int):Int=if(x%y==0) y else gcd(

大資料探勘方案

一、設計背景為了滿足大資料實時挖掘的需要二、設計要求： 1、資料儲存 A、大資料儲存標準系統需要滿足以T基本的資料儲存量設計標準。 B、規模可伸縮平臺的規模可以平衡伸縮擴充套件 C、資料可以快速運算資料必須是支援快速運算得出結果的三、架構方案 1、架構圖大資料探勘、分析的的通用流程如下：

零基礎學習大資料探勘的 32 個知識點，你知道幾個？

下面是一些關於大資料探勘的知識點，今天和大家一起來學習一下。我自己是一名從事了5年大資料探勘、分析開發的工程師，我花了一個月整理了一份最適合小白學習的大資料乾貨，包括資料採集。資料儲存和管理。資料處理和分析。資料隱私和安全。雲安全，雲技術，人工智慧等資料都有整理，送給每一位大資料小夥伴

大資料探勘

定義：大資料探勘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的資料中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程。隨著資訊科技的高速發展，人們積累的資料量急劇增長，動輒以tb計，如何從海量的資料中提取有用的知識成為當務之急。資料探勘就是為順應這種需要應運而生髮展起來

64位Python大資料探勘--環境搭建

之前裝的是python 32位。然後在處理大規模資料集如阿里移動推薦比賽的訓練集的時候會出現memory的問題。所以這次準備花些時間升級python，再重新裝那些庫。記錄如下：我的電腦環境：WIN7 64 1.安裝64位的python2.7.10 http://www.

寶寶樹運用大資料探勘分析工具：運用好大資料才能做好母嬰電商

母嬰行業網站寶寶樹已經從最初的寶寶社群平臺，成長為國內規模比較大的社群交流平臺，並集社群、知識、記錄、硬體、導購等多功能為一身。另外寶寶樹還準備在移動端母嬰電商領域大幹一場。寶寶樹走到今天其實一個很重要的經驗就是資料。正如寶寶樹副總裁魏小巍所說：“如果只有使用者在社群不停瀏覽

【摘錄】大資料探勘與知識發現的應用領域

應用資料探勘技術可以為決策、過程控制、資訊管理和查詢處理等任務提供服務，一個有趣的應用範例是“尿布與啤酒”的故事。為了分析哪些商品顧客最有可能一起購買，一家名叫 WalMart的公司利用自動資料探勘工具，對資料庫中的大量資料進行分析後，意外發現，跟尿布一起購買最多的商品

大資料探勘之資料預處理

資料預處理資料探勘的第一步就是先對資料進行預處理。既然對資料進行處理，我們就需要先認識一下資料。資料屬性資料帶有屬性（attribute），屬性使用屬性值（attribute）去表示。例如身高屬性，屬性值為高度屬性的型別分類一般有四種，Nominal（名

中科院“大資料探勘和分析技術實戰”公開課實訓

2018年11月14日上午，為期三天的“大資料探勘和分析技術實戰”公開課在中科院第一層教學室如期舉行。2018年11月14日上午，為期三天的“大資料探勘和分析技術實戰”公開課在中科院第一層教學室如期舉行。參加本次講解的是中科院楊老師，楊老師畢業於北京大學計算機系，曾任

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