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KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其中K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离: 2)按照距离的递增关系进行排序: 3)选取距离最小的K个点: 4)确定前K个点所在类别的出现频率: 5)…
外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再…
一:IP转数字,用于比大小,用在求IP段范围中 def ip2Long(ip: String): Long = { val fragments = ip.split("[.]") var ipNum = 0L for (i <- 0 until fragments.length){ ipNum = fragments(i).toLong | ipNum << 8L } ipNum } 二:二分法 查找某一IP段所属范围 def binarySearch(lines:…
<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这…
原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…
1.大数据的开放式创新——吴甘沙 相关阅读:[PPT]吴甘沙:让不同领域的数据真正流动.融合起来,才能释放大数据的价值 下载:大数据的开放式创新——吴甘沙.pdf 2.微软严治庆——让大数据为每个人服务 导读:数据文化带来1.6万亿美元数据红利,IDC调查显示,采用完整的大数据解决方案,将在未来4年内,给全球企业带来1.6万亿. 下载:微软严治庆—让大数据为每个人服务.pdf 3.大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用 相关阅读:广点通背后的大数据技术秘密——大规模主题模型建模及其在腾讯业务中…
本文来自 网易云社区 . Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性,大多数场景都需要进行复杂的Join操作,本文从原理层面介绍了SparkSQL支持的常见Join算法及其适用场景. Join背景介绍 Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where.排序操作-limit等),聚合操作-groupby以及Join操作等.其中Join操作是最复杂.代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作.因此很有必要对其进行深入研究. 另外,从业…
提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD…
前段时间,跟候选人聊天的时候,一个有多年工作经验的资深 iOS 工程师告诉我,他最近正在学习 Machine Learning 相关的知识.他觉得,对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代. 我其实已经听过很多人跟我说过类似的话.只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据.数据挖掘.机器学习.人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术. 程序员对这些技术跃跃欲试,知乎上「深度学习如何入…
我接触过的大数据有: 1.美国棱镜计划 2.前几天新闻报道的,苹果公司窃取用户隐私 3.百度的用户搜素习惯统计分析 4.淘宝的用户购物习惯分析,智能推荐宝贝 5.浏览器的智能标签页 ... 最想了解的大数据架构与算法: 1.著名的Google   网页排名算法:PageRank 2.著名的聚类算法:K-Means 7.CART 3.C4.5 4.k-Means 5.SVM 6.Apriori ... 大数据应用的未来挑战和趋势是: 最大的挑战并非技术和数据本身,而在与人们对于数据的认识和态度.这…