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58大数据平台架构演进-图

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（下）

举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。...那么新的训练数据进入时，kNN 执行两个基本步骤： 1 首先，它观察最近的已经分类的训练数据点—也就是，k最临近点（k-nearest neighbors） 2 第二部，kNN使用新数据最近的邻近点的分类...对于连续数据来说，kNN 使用一个像欧氏距离的距离测度，距离测度的选择大多取决于数据类型。有的甚至会根据训练数据学习出一种距离测度。关于 kNN 距离测度有更多的细节讨论和论文描述。...对于离散数据，解决方法是可以把离散数据转化为连续数据。给出两个例子： 1 使用汉明距离（Hamming distance ）作为两个字符串紧密程度的测度。...第四步：计算其他类时也做类似的计算：因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。这是个监督算法还是非监督算法呢？

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上）

在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。...为了做到这一点，需要给定 C4.5 表达内容已分类的数据集合。等下，什么是分类器呢？分类器是进行数据挖掘的一个工具，它处理大量需要进行分类的数据，并尝试预测新数据所属的类别。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。根据“没有免费午餐原理”，没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...在数据挖掘领域，最大期望算法（Expectation-Maximization,EM）一般作为聚类算法（类似 kmeans 算法）用来知识挖掘。

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5大架构：细数数据平台的组成与扩展

熟悉商务智能（BI）系统的设计、架构和演进规划，擅长其在电信运营商的应用；在数据ETL处理、模型设计、数据备份、生命周期管理、安全管理等领域有丰富的实践经验；熟悉数据挖掘、机器学习等分析算法和工程应用；...数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？...这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。...前面是我们必须考虑的一些点，现在思考如何把这些设计组装在一起做成一个数据处理平台? 三、架构 1、命令查询职责分离架构（CQRS）最常用的架构就是用传统关系型数据库存取数据，上层承接各种应用。...这种架构是对精准度和反馈时间做了一个聪明的平衡，作为后续发展，Spark平台同时提供了批处理和流处理模块(虽然流处理实际上市用微型批处理来实现的）。这种架构也可以满足 100TB以上数据的处理。

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六大主流大数据采集平台架构分析

今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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以智能数据架构，挖掘增长金矿

对很多技术团队来说，在搭建智能数据架构的过程中，或多或少会遇到一些疑惑和挑战，经过多次实践后，有些团队已经破除疑惑，成功探索出一条搭建智能数据架构之路，那么他们是如何实现这一技术的呢？...在近日的个推技术沙龙成都站，几位架构大师在现场开启了数据技术的“脑暴时间”。...大数据时代，想要成为一名数据驱动型领导(Data-Driver Leader)，需要具备三大招式。...个推大数据架构师袁凯《机器学习平台建设与实践》机器学习工作的常规流程：运营者首先要将商业问题转化为机器学习能够解决的问题，然后再进行数据收集以及清洗和聚合的工作，接下来开启数据探索和特征工程，经过上述步骤...想要完成机器学习平台的建设，需要注意三大要点： 1.只有端到端的平台建设才会真正产生价值，同时，特征工程的数据和代码沉淀需要共享运营。

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数据挖掘10大算法详细介绍

想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法...Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具，它的决策树分类器是用 C4.5实现的。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...在数据挖掘领域，最大期望算法（Expectation-Maximization,EM）一般作为聚类算法（类似 kmeans 算法）用来知识挖掘。

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数据挖掘的九大定律

数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律，如下所示：（1）Business Goals Law：每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。...（2）Business Knowledge Law：数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。（3）Data Preparation Law：数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。...对于数据挖掘者来说没有免费的午餐，数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。（5）Watkins’ Law：此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。...（8）Value Law：数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值，换句话说技术手段再精妙，没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。...上面这九条其实归根到底就是一条，商业决定数据挖掘。数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向，只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的，就本末倒置了。

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大咖说数据挖掘的方法

1.1 什么是数据挖掘数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。...有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。数据挖掘是大数据时代必然的产物，是对数据进行利用的办法，也是大数据时代最具有挑战性的工作。...任何行业或者产业发展都会经历这样一个规律，当行业刚刚兴起的时候，只有少数的人能够看到行业的机会，比如20世纪80年代，马云能够看到互联网平台在中国的机会，到了快速发展的时候，很多的创新衍生出来，投资者追捧...数据挖掘作为一种数据应用的方法，要在使用过程中不断完善和改进，不断创新，及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。...随着Web2.0开始，以用户生产内容（UGC–UserGeneratedContent）为主要内容生产方式的网站和平台越来越多，文本挖掘越来越成为网络信息采集和分析的手段。

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【数据挖掘】PageRank 为什么跻身数据挖掘十大经典算法？

数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。...前言这系列文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法（见图1）。文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想，不涉及具体的实现。如果发现文中有错，希望各位指出来，一起讨论。 ?

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软件品质评测系统- 数据挖掘处理平台

软件品质评测体系建立之后，在进行评测之前首先要确定评测使用的数据，这就需要数据挖掘平台发挥作用了，本文将以输入法评测语料制作为例介绍我们的评测数据挖掘处理平台。...1 数据挖掘处理原则全面性使用场景依照不同用户需要的打字环境的差别，结合当前使用频率较高的几种应用，尽可能全面地覆盖用户使用的打字场景，主要分为以下两个类别：聊天场景：用户聊天的打字内容，例如...因此我们在挖掘用户打字行为时，除了满足普通打字需求的同时也设计了多种用户可能的行为，包括联想、组词、纠错、退格等。...清洗前的数据： ? 清洗后的数据： ? 数据分词经过清洗后的数据，仍然是以大段的文章形式存储的，还不能直接拿来使用，需要使用特定的工具对其进行分词处理。...expect_cand": ""} //表示退格 {"pinyin": "#", "expect_cand": ""} //表示换行 ], "键盘类型":26 } 4结语评测数据挖掘不是一成不变的

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10大数据挖掘算法及其简介

AiTechYun 编辑：xiangxiaoshan 我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。例如，假设在患者数据集中。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。

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数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法....二、数据挖掘十大经典算法(2) k-means 术语“k-means”最早是由James MacQueen在1967年提出的，这一观点可以追溯到1957年 Hugo Steinhaus所提出的想法。...三、数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。...四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

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10大数据挖掘算法及其简介

我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. Apriori 5. EM 6. PageRank 7....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。例如，假设在患者数据集中。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题...未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如

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六大主流大数据采集平台架构分析

今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。...Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。

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【推荐收藏】六大主流大数据采集平台架构分析

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控) ?...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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六大主流大数据采集平台架构分析

今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。

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【推荐收藏】六大主流大数据采集平台架构分析

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控) ?...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...这个有点主观意识来理解了，“宝贝”这个词本身就带有主观色彩，而没有一个客观的答案，不像是美女大胸、翘臀、高挑、皮肤白皙、脸蛋好看等一系列标准。那么如何理解图数据里面的“宝贝”呢？...这就是我认为的图数据挖掘。从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

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