数据挖掘算法的组件(数据挖掘算法的组件包括)

虚拟屋 2022-12-24 19:35 编辑:admin 189阅读

1. 数据挖掘算法的组件包括

一、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。

1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm

Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人:经测 试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错,很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill实现了 Google‘s Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍,“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作,将面向全球软件工程师持续推广。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

六、 Pentaho BI

Pentaho BI平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

七、Splunk

Splunk的功能组件主要有Forwarder、Serch Head、Indexer三种,然后支持了查询搜索、仪表盘和报表(效果真不是吹的,很精致呀),另外还支持SaaS服务模式。其中,Splunk支持的数据源也是多种类型的,基本上还是可以满足客户的需求。

八、EverString

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务,获取和积累了两个数据信息资源库,一个行业外部的资源库(公有SaaS收费形式),一个行业自己内部的资源库(私有),然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模,最后得到一个比较不错的结果,优化于人工可以得到的结果,而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

2. 典型的数据挖掘算法包括

本科或硕士以上学历,数据挖掘、统计学、数据库相关专业。熟练掌握关系数据库技术,具有数据库系统开发经验;熟练掌握常用的数据挖掘算法;具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件。国内一批大学,211或者985最好。

3. 数据挖掘算法主要可分为以下哪几类

数据挖掘——常见的岗位有机器学习工程师、算法专家、数据科学家、统计科学家、各类Research Scientists等,他们做的事情主要是基于各类较为复杂的算法开发一个可以直接上线部署的模型。

这类岗位对技术的要求很强,需要很强的机器学习和深度学习领域的理论知识以及出色的工程实践能力,同时需要很好的研读(英文)文献的能力(算法日新月异,不学习根本不行),一般来说行业里的牛人大多是CS专业的phd出身。

4. 数据挖掘的常用算法有哪几类,有哪些主要算法

数据挖掘(Data mining)是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。

5. 数据挖掘常用算法包括

用的最多的应该是python和java吧,相对来说python入门简单,现在用的比较多

6. 数据挖掘算法的主要类型

数据挖掘分类方法有下列几种:

(1)决策树

决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。

(2) KNN法(K-Nearest Neighbor)

KNN法即K最近邻法,最初由Cover和Hart于1968年提出的,是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观: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。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。

(3) SVM法

SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法,由Vapnik等人于1995年提出,具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法,SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。

(4) VSM法

VSM法即向量空间模型(Vector Space Model)法,由Salton等人于60年代末提出。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量:D=D(T1,W1;T2,W2;…;Tn,Wn),然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候,文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。

7. 数据挖掘常用的技术中常用的挖掘算法有哪些?

AI处理数据主要是通过数据挖掘和数据分析。

一、数据挖掘(Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2利用数据挖掘进行数据处理常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

8. 数据挖掘算法的组件包括哪些

对于大数据来说现在是许多年轻人参加IT培训学习的首选,在大数据的众多优势的吸引下不断的有年轻人通过大数据培训进入到这个行业,当然,也不是所有的人都说合适大数据培训学习的,大数据是一门比较复杂的学科,学习是要满足一定的学历和相关的思维逻辑考核的条件才可以学习的,虽然,大数据可以从事的工作是比较多的,但是每个大数据培训机构注重的方面也是不同的,所以,在选择大数据培训时也要先去定自己以后从事的方向,在做选择。

根据一些招聘网站我们可以很容易的得到一些大数据的岗位,了解大数据培训能找什么样的工作。

大数据培训出来能找的相关岗位:

1、大数据开发工程师

任职要求

熟悉Linux,精通Java/Scala语言中的一种或多种,熟悉Java技术栈;

熟悉大数据领域的技术栈,如Spark/Flink/Hadoop/Hive等。

2、数据分析师

拥有专业的SQL,Oracle技能,精通MS

数据分析技术(聚类分析、回归分析、决策树等)、数据挖掘算法、喜欢钻研新技术

3、数据挖掘工程师

熟练掌握Python、R等一种或一种以上的分析工具,熟悉文本挖掘、图挖掘、机器学习(基本框架和常用算法)、深度学习等相关模型、算法者优先。

具备大数据Hadoop相关组件(spark/Hive/Kafka等)Hadoop生态知识者优先。

4、数据架构师

熟悉数据仓库产品,对数据处理、维度建模、数据分析等有深刻认识和实战经验,如Hadoop/Hive,Storm/Spark,Impala,MPP等的数据应用开发;

对大数据、云计算、开源软件、传统数据仓库类产品有一定的深度和广度;

有较强的编程能力和编程经验,至少熟悉Java/C++其中一门编程语言,有较强的分布式计算基础和算法工程能力;

上边的这些是目前大数据培训出来可以从事的相关工作,希望可以帮助到大家。