大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)哪些技術(shù)大數(shù)據(jù)的工作

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：開始收集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、數(shù)據(jù)集成等操作，完成數(shù)據(jù)挖掘前的準(zhǔn)備工作。模型建立：選擇和應(yīng)用各種數(shù)據(jù)挖掘模型，并進(jìn)行優(yōu)化，以便得到更好的分類結(jié)果。

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大數(shù)據(jù)挖掘主要涉及以下四種： 關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則使兩個或多個項之間的關(guān)聯(lián)以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買草莓時也常買鮮奶油，反之亦然。關(guān)聯(lián)通常用于銷售點系統(tǒng)，以確定產(chǎn)品之間的共同趨勢。

一般來說需要具備以下技能：編程/統(tǒng)計語言操作系統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理框架數(shù)據(jù)庫知識基本統(tǒng)計知識數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法自然語言處理。

首先，我們可以從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)報告等幾個方面入手。具體涵蓋以下技能：Linux操作系統(tǒng)、Linux常用命令、Linux常用軟件安裝、Linux網(wǎng)絡(luò)、 防火墻、Shell編程等。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法Java實現(xiàn)

1、評分方法有很多，如基于熵的評分、最小描述長度( LMS) 的評分以及貝葉斯評分。

2、樸素貝葉斯(Naive Bayesian)是經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法之一，也是為數(shù)不多的基于概率論的分類算法。樸素貝葉斯原理簡單，也很容易實現(xiàn)，多用于文本分類，比如垃圾郵件過濾。

3、分析： 很好理解上面的概念，先回顧下面的算法，樸素貝葉斯算法要求的是互相獨立的事件形成出x1~xn，這些特征彼此概率互不影響，所以才能求出聯(lián)合概率密度。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法就是來解決有關(guān)聯(lián)的特征組成的樣本分類的。

4、典型貝葉斯問題 靜態(tài)結(jié)構(gòu) 在BN中描述概率的方式式每個節(jié)點上的條件概率分布。聯(lián)合/邊緣/條件概率換算 鏈?zhǔn)椒▌t與變量消元 變量消元能夠顯著減少鏈?zhǔn)椒▌t計算公式的指數(shù)級別復(fù)雜度。

計數(shù)排序基本原理

1、以下是計數(shù)排序算法：計數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲在額外開辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時間復(fù)雜度的排序，計數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

2、創(chuàng)建一個計數(shù)數(shù)組，利用數(shù)組下標(biāo)來表示該元素，用數(shù)組下標(biāo)對應(yīng)的值來表示元素出現(xiàn)的次數(shù)。然后遍歷計數(shù)數(shù)組即可。比如下標(biāo)為5，元素值為2，表示5出現(xiàn)兩次，連續(xù)寫兩次5即可。

3、計數(shù)排序不是比較數(shù)值排序，是記錄數(shù)據(jù)出現(xiàn)次數(shù)的一種排序算法。它的原理有點類似桶排序算法，可以看似特殊的桶排序算法。