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《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法、大规模高维数据集的聚类算法

下载格式: pdf。共268页。文件容量119M。: 作者：[美]莱斯科夫; 第1章数据挖掘基本概念; 1.1 数据挖掘的定义; 1.1.1 统计建模; 1.1.2 机器学习; 1.1.3 建模的计算方法; 1.1.4 数据汇总; 1.1.5 特征抽取; 1.2 数据挖掘的统计限制; 1.2.1 整体情报预警; 1.2.2 邦弗朗尼原理; 1.2.3 邦弗朗尼原理的一个例子; 1.2.4 习题; 1.3 相关知识; 1.3.1 词语在文档中的重要性; 1.3.2 哈希函数; 1.3.3 索引; 1.3.4 二级存储器; 1.3.5 自然对数的底e; 1.3.6 幂定律; 1.3.7 习题; 1.4 本书概要; 1.5 小结; 1.6 参考文献; 第2章大规模文件系统及Map-Reduce; ......; 第3章相似项发现; 第4章数据流挖掘; 第5章链接分析; 第6章频繁项集; 第7章聚类; 第8章 Web广告; 第9章推荐系统; 索引

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