MapReduce 支持的部分数据挖掘算法 MapReduce 能够解决的问题有一个共同特点:任务可以被分解为多个子问题,且这些子问题相对独立,彼此之间不会有牵制,待并行处理完这些子问题后,任务便被解决.在实际应用中,这类问题非常庞大,谷歌在论文中提到了MapReduce 的一些典型应用,包括分布式grep.URL 访问频率统计.Web 连接图反转.倒排索引构建.分布式排序等,这些均是比较简单的应用.下面介绍一些比较复杂的应用. (1)TopK 问题 我们要选择一个酒店入住,有a-g个备选,每个…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在的关联关系.比如,在著名的购物篮事务(market basket transactions)问题中, TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer…

在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结. 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中,比方超市购物时,顾客购买记录经常隐含着非常多关联规则.比方购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本.利用这些规则.商场人员能够非常好的规划商品摆放问题: 为叙述方便.设R= { I1,I2 ......Im} 是一组物品集…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第19篇文章,我们来看经典的Apriori算法. Apriori算法号称是十大数据挖掘算法之一,在大数据时代威风无两,哪怕是没有听说过这个算法的人,对于那个著名的啤酒与尿布的故事也耳熟能详.但遗憾的是,随着时代的演进,大数据这个概念很快被机器学习.深度学习以及人工智能取代.即使是拉拢投资人的创业者也很少会讲到这个故事了,虽然时代的变迁令人唏嘘,但是这并不妨碍它是一个优秀的算法. 我们来简单回顾一下这个故事,据说在美国…

前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了,最近手头有点忙,鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后,本篇将是一个实操篇,当然前面我们总结了其它的微软一系列算法,为了方便大家阅读,我特地整理了一篇目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,我打算将微软商业智能中在DM这块所用到的算法全部集中在这个系列中,每篇包含简要算法原理.算法特点.应用场景以及具体的操作详细步骤,基本能涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,有兴趣的童鞋可以点击查阅.本篇我们将要总结的算法为:Microsoft…

前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1).微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2).微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5),后续还补充了二篇微软数据挖掘算法:结果预测篇(4).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6),看样子有必要整理一篇目录了,不同的算法应用的场景也是不同的,每…

介绍: Microsoft 聚类分析算法是一种"分段"或"聚类分析"算法,它遍历数据集中的事例,以将它们分组到包含相似特征的分类中. 在浏览数据.标识数据中的异常及创建预测时,这些分组十分有用. 聚类分析模型标识数据集中可能无法通过随意观察在逻辑上得出的关系. 例如,轻松就能猜想到,骑自行车上下班的人的居住地点通常离其工作地点不远. 但该算法可以找出有关骑自行车上下班人员的其他并不明显的特征. 在下面的关系图中,分类 A 表示有关通常开车上班人员的数据,而分类 B…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha…