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Hadoop大数据处理 中文pdf

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零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析_Python教程

资源名称:零起点 足彩大数据与机器学习实盘分析 内容简介: 《零起点 足彩大数据与机器学习实盘分析》采用 编程语言、 数据分析模块、机器学习和人工智能算法,对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目 足彩数据包,汇总了 年全球 万余场足球比赛的赛事和赔率数据,包括威廉希尔、澳门、立博、 、 、 、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用 语言抓取网页数据,下载更新 足彩数据包,并预测分析比赛获胜球队的取胜概率,同时提出了检测人工智能算法优劣的 足彩图灵 法则。 作者简介: 何海群,

视觉大数据基础与应用

资源名称:视觉大数据基础与应用 内容简介: 《视觉大数据基础与应用》是视频大数据处理领域的著作。为使读者全面了解海量视频分析与搜索的基础知识及应用方法,本书首先介绍海量视频概论、海量视频模型、海量视频管理和海量视频分析等相关基础知识,然后具体阐述面向大数据的大规模人脸搜索系统、面向高清卡口的车辆车牌与车标等信息搜索系统、暴力行为检测系统、可疑行为检测系统、海量视频摘要系统和海量视频管控平台等典型的海量视频分析与搜索实例,并将海量视频分析与搜索领域的新技术和新成果贯穿于全文的描述之中。 《视觉大数据基础与应

Spark大数据分析实战

资源名称: 大数据分析实战 内容简介: 本书一共 章:其中第 ~ 章,主要介绍了 的基本概念、编程模型、开发与部署的方法;第 ~ 章,详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。 资源目录: 前 言 第 章 简介 初识 生态系统 架构与运行逻辑 弹性分布式数据集 简介 算子分类 本章小结 第 章 开发与环境配置 应用开发环境配置 使用 开发 程序 使用 进行交互式数据分析 远程调试 程序 编译 配置 源码阅读环境 本章小结 第 章 简

数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧 英文pdf原版

资源名称:数据算法: 大数据处理技巧 英文 原版 第 章二次排序:简介 第 章二次排序:详细示例 第 章 列表 第 章左外连接 第 章反转排序 第 章移动平均 第 章购物篮分析 第 章共同好友 第 章使用 实现推荐引擎 第 章基于内容的电影推荐 第 章使用马尔可夫模型的智能邮件营销 第 章 均值聚类 第 章 近邻 第 章朴素贝叶斯 第 章情感分析 第 章查找、统计和列出大图中的所有三角形 第 章 计数 第 章 测序 第 章 回归 第 章 趋势检验 第 章等位基因频率 第 章 检验 第 章皮尔逊相关系数 第

各大数据库安装与配置大全_数据库教程

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大数据分析:方法与应用

资源名称:大数据分析:方法与应用 内容简介: 本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模;方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发,工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由 章构成:大数据分析概述,数据挖掘流程,有指导的学习,无指导的学习,贝叶斯分类和因果学习,高维回归及变量选择,图模型,客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。 本书可用做统计学、管理学、计算机科

Mesos 大数据资源调度与大规模容器运行最佳实践 完整pdf

资源名称: 大数据资源调度与大规模容器运行最佳实践 完整 第 章运行 现代数据中心 集群计算框架 简介 框架 为什么使用 单节点 集群 安装依赖软件包 构建 启动 运行测试框架 多节点 集群 上的 集群 使用 运行 社区 案例研究 邮件列表 小结 第 章在 上运行 介绍 上的 在 上安装 作业示例 上 的高级配置 任务资源分配 度量报告 认证 容器隔离 其他配置参数 小结 第 章在 上运行 介绍 作业调度 模式 在 上的 在 上 的调优 小结 第 章 上的复杂数据分析 复杂数据和 架构的兴起 上的 配置

大数据存储MongoDB实战指南

资源名称:大数据存储 实战指南 内容简介: 是一种面向文档的分布式数据库,可扩展,表结构自由,并且支持丰富的查询语句和数据类型。时至今日, 以其灵活的数据存储方式逐渐成为 行业非常流行的一种非关系型数据库( )。 《大数据存储 实战指南》从学习与实践者的视角出发,本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则,精准剖析了 的诸多概念和要点。全书共分 个部分,分别从基础知识、深入理解 、监控与管理 和应用实践几个维度详细地介绍了 的特点及应用实例。 《大数据存储 实战指南》适合有海量数据存储需求的人员、数据库管理开

大数据时代:生活、工作与思维的大变革 中文PDF

资源名称:大数据时代 生活、工作与思维的大变革 中文 第一部分大数据时代的思维变革 第 章更多:不是随机样本,而是全体数据 让数据 发声 小数据时代的随机采样,最少的数据获得最多的信息 全数据模式,样本 总体 第 章更杂:不是精确性,而是混杂性 允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性,不是竭力避免,而是标准途径 新的数据库设计的诞生 第 章更好:不是因果关系,而是相关关系 关联物,预测的关键 是什么 ,而不是 为什么 改变,从操作方式开始 大数据,改变人类探索世界