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大數(shù)據(jù)熱詞科普（二）
2019-02-11
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在上一篇文章中我們給大家介紹了大數(shù)據(jù)的部分熱詞科普——人工智能、區(qū)塊鏈、圖靈測試。在這篇文章中我們給大家介紹一下涉及到大數(shù)據(jù)的回歸分析、貪婪算法、MapReduce、數(shù)據(jù)挖掘。希望這些知識能夠給大家?guī)韼椭?


首先我們說的是回歸分析，回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。


接著我們給大家說一下MapReduce，MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運算。概念"映射"和"歸約"，是它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。 當前的軟件實現(xiàn)是指定一個映射函數(shù)，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發(fā)的歸約函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。這些內(nèi)容就是大數(shù)據(jù)分析工作中經(jīng)常使用的算法。


然后我們給大家說一下貪心算法，貪心算法是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優(yōu)上加以考慮，它所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。貪心算法不是對所有問題都能得到整體最優(yōu)解，關鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無后效性，即某個狀態(tài)以前的過程不會影響以后的狀態(tài)，只與當前狀態(tài)有關。貪心算法的基本思路是從問題的某一個初始解出發(fā)一步一步地進行，根據(jù)某個優(yōu)化測度，每一步都要確保能獲得局部最優(yōu)解。由此可見，貪心算法是十分實用的。


最后說一下數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。數(shù)據(jù)挖掘工作是一個十分重要的內(nèi)容，在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析中廣泛實用。


通過這篇文章我們給大家介紹了大數(shù)據(jù)熱詞的回歸分析、貪婪算法、MapReduce、數(shù)據(jù)挖掘簡單的知識，這些都能夠幫助我們更深刻地理解大數(shù)據(jù)，我們的內(nèi)容還沒有說完，在后面的文章中我們繼續(xù)給大家講述更多有用的內(nèi)容。

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