在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作.大数据的挖掘是从海量.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的.潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程.其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等.通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业.商家.用户调整市场政策.减少风险.理性面对市场,并做出正确的决策.目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行.电信.电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定.背景分析.企业管理

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节 时间 2016-06-02 09:36:32  炼数成金 原文  http://www.dataguru.cn/article-9419-1.html 主题 Spark软件架构 1.背景 互联网的迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃的土壤.2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%.其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%.这一连串高速增长的数字背后,不法分子对互联网资产的觊觎,针对电商行业的恶

1,看您有维护博客,还利用业余时间著书,在技术输出.自我提升以及本职工作的时间利用上您有没有什么心得和大家分享?(也可以包含一些您写书的小故事.)回答:在工作之余能够写博客.著书主要对技术的坚持和热爱.自己平时除了工作时间回到家还得陪家人,用于自己学习的时间并不算多,自己每天在上下班的班车会看自己感兴趣的书或者视频,一天下来大概有一个多小时,在下班后会抽出两个多小时动手做实验或者写博客,当然节假日会有更多的时间用于学习和写东西.回顾自己写博客和写书的过程,开始的时候和大家一样都是很痛苦,有时候很

一.简介 FPGrowth算法是关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-tree),但仍保留项集关联信息.在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构.FP-tree是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前缀树构成. 相关术语: 1.项与项集 这是一个集合的概念,以购物车为例,一件商品就是一项[item],若干项的集合为项集,如{特步鞋,安踏运动服}为一个二元项集. 2.关联规则 关联规则用于表示数据内隐含的关

原文地址:http://www.csdn.net/article/2015-10-06/2825849 量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务.金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足.按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,

  http://product.dangdang.com/23829918.html Spark作为新兴的.应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 MLlib是 Spark框架使用的核心.本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富. 本书分为 12章,从 Spark基础安装和配置开始,依次介绍 MLlib程序设计基础.MLlib的数据对象构建.MLlib中 RDD使用介绍,各种分类.聚

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

@(hadoop)[Spark, MLlib, 数据挖掘, 关联规则, 算法] [TOC] 〇.简介 经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法.Apriori算法多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集:而FP-growth则利用树形结构,无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集,大大减少扫描交易数据库的次数,从而提高了算法的效率.但是apriori的算法扩展性较好,可以用于并行计算等领域. 关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,适用于在大数量的项

大数据为什么要选择Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析. Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,其核心部分的代码只有63个Scala文件,非常轻量级. Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但基于内存和迭代优化的设计,Spark 在某些工作负载表现更优秀. 在2014上半年,Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域最活跃的开源项目之一,当下已活跃在Hortonwor

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar

详细代码我已上传到github:click me 一. 实验要求         在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法.要求程序利用 Spark 进行并行计算. 二.算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集,设Lk是k项频繁项集,Ck是k项候选集,每一行数据定义为一笔交易(transaction),交易中的每个商品为项item. 支持度: support, 即该项集在数据集D中出现的次数 算法流程 单机Apriori算法的主要步骤如下: 获取输入数据

无监督学习 0.K-means from __future__ import print_function from pyspark.ml.clustering import KMeans #from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd spark = SparkSession\ .builder\ .appName("K

基本概念 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的非监督学习算法.这些关系可以有两种形式:频繁项集或者关联规则.频繁项集(frequent item sets)是经常出现在一块的物品的集合,关联规则(association rules)暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 下图是一个乒乓球店的交易记录,〇表示顾客购买了商品.其中{底板,胶皮,浇水}就是一个频繁项集:从中可以找到底板->胶皮这样的关联规则: 支持度 怎样有效定义频繁和关联?其中最重要的两个概念是支持度和置信度. 支持度(sup

上次我们讲过<Spark机器学习(上)>,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文. 1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l   构造条件概率:回归分析和统计分类:l   人工神经网络:l   决策树:l   高斯过程回归:l   线性判别分析:l   最近邻居法:l   感知器:l   径向基函数核:l   支持向量机:l   通过再生模型构造概率密度函数:l   最大期望算法:l   graphical model :包括贝叶斯网和 Markov 随机

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存

给定交易数据集,FP增长的第一步是计算项目频率并识别频繁项目.与为同样目的设计的类似Apriori的算法不同,FP增长的第二步使用后缀树(FP-tree)结构来编码事务,而不会显式生成候选集,生成的代价通常很高.第二步之后,可以从FP树中提取频繁项集. import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth import org.apache.spark.rdd.RDD val spa

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

一:介绍 1.购物篮的定义 2.适用场景 3.相关概念 4.步骤 5.编程实现 6.步骤 二:程序 1.程序 package com.ibeifeng.senior.mba.association import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collectio

关联规则挖掘最典型的例子是购物篮分析,通过分析可以知道哪些商品经常被一起购买,从而可以改进商品货架的布局. 1. 基本概念 首先,介绍一些基本概念. (1) 关联规则:用于表示数据内隐含的关联性,一般用X表示先决条件,Y表示关联结果. (2) 支持度(Support):所有项集中{X,Y}出现的可能性. (3) 置信度(Confidence):先决条件X发生的条件下,关联结果Y发生的概率. 2. Apriori算法 Apriori算法是常用的关联规则挖掘算法,基本思想是: (1) 先搜索出1项集