《大数据·互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版）》是2020年人民邮电出版社出版的图书，作者是[美] 莱斯科夫（Jure Leskovec）拉贾拉曼（Anand Rajaraman） 厄尔曼（Jeffrey David Ullman）。 内容简介 本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相...
互联网分布式文件系统实际算法Reduceweb挖掘斯坦福大学《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的"web挖掘"课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前web应用的许多重要话题。主要内容包括分布式文件系统以及Map—Reduce工具:相似性...
利用LSH 将数据或者签名字符串切分为若干片段,每个片段对应一个 hash 桶,对每段求 hash 并放到指定的桶。对比时直接看桶中是否同时存在对应的数据,如果多个桶中都包含对比数据,说明两个数据很相似LSH 的缺点:伪反例与伪正例,可以通过配置桶个数与相关阈值来限定相关的概率LSH 的典型应用有指纹检索/相似文档检索等...
1.1 数据挖掘的定义 1 1 2 3 4 5 9 6 7 8 1 数据挖掘基本概念 本章为全书的导论部分,首先阐述数据挖掘的本质,并讨论其在多个相关学科中的不同理解。接着介绍邦弗朗尼原理( Bonferroni’s principle), 该原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。 本章还概述了一些非常有用的思想, 它们未必都属于数据...
《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》.pdf,1.1 数据挖掘的定义 1 1 第1 章 数据挖掘基本概念1 2 本章为全书的导论部分,首先阐述数据挖掘的本质,并讨论其在多个相关学科中的不同理解。 3 接着介绍邦弗朗尼原理(Bonferroni’s principle ),该原理实际上对数据挖
大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理.pdf,月赚到100万美金,打造你的赚钱机器,赚钱速成宝典,电子商务网,上开店与赚钱,淘宝微信QQ群营销推目 录 1 2 目录 3 4 第 1 章 数据挖掘基本概念 1 2.2.2 分组和聚合 20 5 1.1 数据挖掘的定义 1 2.2.3 Reduce 任务 20 1.1.1
颠覆传统数据挖掘领域,挖掘大数据的商业价值,著名信息管理专家、科技作家涂子沛倾情推荐,大数据时代来临! 作者:【美】AnandRajaraman,JeffreyD.Ullman【美】Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar编著出版社:人民邮电出版社出版时间:2013年04月 手机专享价
2、最大匹配:给定一个二分图G,在G的一个子图M中,M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点,选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题。 3、完美匹配:在一个匹配中,所有的节点都不会同时是两条或者多条边对的端点且所有的节点都出现,则匹配是完美的。
目录:第1 章 数据挖掘基本概念 1 1.1 数据挖掘的定义 1 1.1.1 统计建模 1 1.1.2 机器学习 1 1.1.3 建模的计算方法 2 1.1.4 数据汇总 2 1.1.5 特征抽取 3 1.2 数据挖掘的统计限制 4 1.2.1 整体情报预警 4 1.2.2 邦弗朗尼原理 4 1.2.3 邦弗朗尼原理的一个例子 5 ...