Da -2算法學(xué)什么-2算法課程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)思路等?！癉a 數(shù)據(jù) -1”這門(mén)課教的是一些基本的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)思想，包括概率算法和I/O效率，“Da 數(shù)據(jù)”的計(jì)算模式？大型數(shù)據(jù)無(wú)法由單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。

Da數(shù)據(jù)technology的體系龐大而復(fù)雜，基礎(chǔ)技術(shù)有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NoSQL 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)和。首先給出一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為以下幾個(gè)方面:數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)清洗。1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理數(shù)據(jù)對(duì)于各種來(lái)源，包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，這些結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。這個(gè)時(shí)候，這些數(shù)據(jù)就沒(méi)有意義了。數(shù)據(jù)集合就是將這些數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并將分散的數(shù)據(jù)整合在一起。

Step1:取數(shù)據(jù)的一部分，設(shè)置一個(gè)閾值，先過(guò)濾掉沒(méi)有達(dá)到閾值的數(shù)據(jù)。標(biāo)簽；散裝數(shù)據(jù)；。請(qǐng)問(wèn)你是在哪里找到數(shù)據(jù) Ji的？PageRank 算法假設(shè)一個(gè)由A、B、C、D四個(gè)頁(yè)面組成的小組，如果所有頁(yè)面都鏈接到A，那么A的PR(PageRank)值將是B、C、D之和..PR(A)PR(B) PR(C) PR(D)繼續(xù)假設(shè)B也鏈接到C，D也鏈接到包括A在內(nèi)的3頁(yè)..

所以b給每頁(yè)半張票。同樣的邏輯，D投的票只有三分之一算在A的PageRank上。換句話(huà)說(shuō)，一個(gè)頁(yè)面的PR值是按照鏈接總數(shù)平分的。最后把這些都換算成百分比，再乘以一個(gè)系數(shù)q，因?yàn)橄旅娴乃惴?，沒(méi)有頁(yè)面的PageRank會(huì)是0。所以Google通過(guò)數(shù)學(xué)系統(tǒng)給每個(gè)頁(yè)面一個(gè)最小值1q。所以一個(gè)頁(yè)面的PageRank是通過(guò)其他頁(yè)面的PageRank計(jì)算出來(lái)的。

謝謝邀請(qǐng)。大數(shù)據(jù)挖掘方法:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其良好的魯棒性、自組織性和適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲(chǔ)和高容錯(cuò)性，非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，因此近年來(lái)受到越來(lái)越多的關(guān)注。Genetic算法Genetic算法是基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。Genetic 算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合而應(yīng)用于數(shù)據(jù) mining。

其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類(lèi)速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):它不需要給出額外的信息；簡(jiǎn)化輸入信息的表達(dá)空間；算法簡(jiǎn)單易操作。粗糙集處理的對(duì)象是類(lèi)似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來(lái)尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個(gè)種子，逐個(gè)與反例集進(jìn)行比較。

Da 數(shù)據(jù)的四種主要計(jì)算模式包括批處理模式、流處理模式、交互處理模式和圖形處理模式。1.BatchProcessing模式:將大量數(shù)據(jù)分成若干小批量進(jìn)行處理，通常采用非實(shí)時(shí)、離線(xiàn)的方式，用途包括離線(xiàn)數(shù)據(jù)分析、離線(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘等。2.stream processing mode:數(shù)據(jù)source對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，實(shí)時(shí)計(jì)算每個(gè)事件或一組事件的處理結(jié)果，可以以極低的延遲進(jìn)行計(jì)算和響應(yīng)。其用途包括實(shí)時(shí)監(jiān)控和實(shí)時(shí)推薦。

large 數(shù)據(jù)最近存儲(chǔ)表常見(jiàn)算法當(dāng)一個(gè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)的量較大時(shí)，我們采用單表單庫(kù)的方式存儲(chǔ)，會(huì)嚴(yán)重影響運(yùn)行速度，比如mysql的myisam存儲(chǔ)。我們測(cè)試過(guò)小于200w W，但是如果超過(guò)200w的數(shù)據(jù)，它的訪(fǎng)問(wèn)速度會(huì)急劇下降，影響我們webapp的訪(fǎng)問(wèn)速度。而且，如果數(shù)據(jù)的量太大，如果存儲(chǔ)在單個(gè)表中，系統(tǒng)會(huì)相當(dāng)不穩(wěn)定，mysql服務(wù)也容易掛掉。

1，large 數(shù)據(jù)(bigdata)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。大型數(shù)據(jù)無(wú)法由單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。其特點(diǎn)在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但必須依靠云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。

Da 數(shù)據(jù)算法課程教學(xué)Da數(shù)據(jù)基礎(chǔ)算法設(shè)計(jì)思路等。課程共十講，包括Da-2，“Da 數(shù)據(jù) -1”這門(mén)課教的是一些基本的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)思想，包括概率算法和I/O效率。這門(mén)課程由十節(jié)課組成，分別是大-2 算法概述，次線(xiàn)性算法，次線(xiàn)性算法例題分析，外部存儲(chǔ)算法概述，外部存儲(chǔ)搜索結(jié)構(gòu)和外部存儲(chǔ)。-1/設(shè)計(jì)、MapReduce 算法實(shí)例分析、超越MapReduce的平行尺度數(shù)據(jù)加工、眾包算法。