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大數(shù)據(jù)分析- 基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)
? 大數(shù)據(jù)分析-?基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)
培訓(xùn)內(nèi)容：
第一講大數(shù)據(jù)挖掘及其背景
1）數(shù)據(jù)挖掘定義
2）Hadoop相關(guān)技術(shù)
3）大數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)
第二講MapReduce計(jì)算模式
1）分布式文件系統(tǒng)
2）MapReduce
3）使用MR的算法設(shè)計(jì)
第三講Hadoop中的云挖掘工具M(jìn)ahout
1）Mahout介紹
2）推薦系統(tǒng)
3）信息聚類
4）分類技術(shù)
5）其它挖掘
第四講推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用開發(fā)
1）一個(gè)推薦系統(tǒng)的模型
2）基于內(nèi)容的推薦
3）協(xié)同過濾
4）電影推薦案例
第五講分類技術(shù)及其應(yīng)用
1）分類的定義
2）分類主要算法
3）Mahout分類過程
4）評估指標(biāo)以及評測
5）貝葉斯算法新聞分類實(shí)例
第六講聚類技術(shù)及其應(yīng)用
1）聚類的定義
2）聚類的主要算法
3）K-Means、Canopy及其應(yīng)用示例
4）FuzzyK-Means、Dirichlet及其應(yīng)用示例
5）路透新聞聚類實(shí)例
第七講關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項(xiàng)發(fā)現(xiàn)
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發(fā)現(xiàn)
4）近鄰搜索的應(yīng)用
第八講流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
1）流數(shù)據(jù)挖掘及分析
2）流數(shù)據(jù)模型
3）數(shù)據(jù)抽樣
4）流過濾
第九講大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景
1）與Hadoop集群應(yīng)用的協(xié)作
2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應(yīng)用展望
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