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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(shí)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(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)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(guān)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(gè)自變量和一個(gè)因變量，且二者的關(guān)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(yùn)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(huì)分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。 當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個(gè)映射函數(shù)，用來把一組鍵值對(duì)映射成一組新的鍵值對(duì)，指定并發(fā)的歸約函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對(duì)中的每一個(gè)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(duì)問題求解時(shí)，總是做出在當(dāng)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(duì)所有問題都能得到整體最優(yōu)解，關(guān)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(gè)狀態(tài)以前的過程不會(huì)影響以后的狀態(tài)，只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)。貪心算法的基本思路是從問題的某一個(gè)初始解出發(fā)一步一步地進(jìn)行，根據(jù)某個(gè)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(shí)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(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)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(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。數(shù)據(jù)挖掘工作是一個(gè)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(shí)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(shí)，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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