mapreduce聚類演算法_我也已經25歲其實就有轉行的打算了想轉數據分析大數據行業我大學本科是和這個專業相關的

1. 我也已經25歲其實就有轉行的打算了，想轉數據分析大數據行業，我大學本科是和這個專業相關的，

來得及就趕緊哦
首先，大數據行業的入行門檻至少是大專及以上學歷，按照大多數人受教育的年紀來說，大專畢業至少21+，本科生至少22+，研究生以上學歷年齡會更大，不少人的職業生涯是從本科或研究生起步的，那樣少說也得二十四五了
現今大數據人才的來源主要靠市場培訓，市場上的大數據培訓以技術入門為主，不少人是程序員轉行做大數據的，大多數程序員是大專及本科畢業後入職，經過幾年職場歷練後，程序員在工作中不僅對業務知識有一定積累，且對IT行業也有自己的積累和理解，這樣意味這部分人進入大數據市場有先發優勢，同時意味著他們年紀也應該在25歲+

2. 基於hadoop的聚類分析怎麼實現

傳統聚類演算法本身的特點，並且結合MapRece的編程模式，使得開發人員不需過多了解並行化的具體通信實現，就可以實現聚類演算法的快速並行化，高效而且容易實現。本文對傳統的各種聚類演算法進行了比較，針對傳統的K-means演算法在初始聚類中心選擇的隨機性以及聚類結果的局部最優性進行了適當的改進，並將改進結果結合Hadoop框架進一步應用到實際項目中的相

3. 大數據專業主要學什麼啊

1、大數據專業，一般是指大數據採集與管理專業；
2、課程設置，大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
3、核心技術，
（1）大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。
（2）關系型資料庫技術。詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。
（3）分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。
（4）海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。
（5）物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。
（6）文件系統（HDFS）。詳細介紹HDFS部署，基於HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。
（7）NoSQL。詳細介紹NoSQL非關系型資料庫系統的原理、架構及典型應用。
4、行業現狀，
今天，越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。
在「大數據」背景之下，精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大數據」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

4. 你好，關於KNN演算法的maprece化

==================cluster.txt===========================
A 2 2
B 2 4
C 4 2
D 4 4
E 6 6
F 6 8
G 8 6
H 8 8
==================cluster.center.conf===========================
K1 3 2
K2 6 2
====================================================================================
package com.mahout.cluster;
//二維坐標的點
public class DmRecord {
private String name;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
private double xpodouble;
private double ypodouble;

public DmRecord(){

}

public DmRecord(String name,double x,double y){
this.name = name;
this.xpodouble = x;
this.ypodouble = y;
}
public double getXpoint() {
return xpodouble;
}
public void setXpoint(double xpodouble) {
this.xpodouble = xpodouble;
}
public double getYpoint() {
return ypodouble;
}
public void setYpoint(double ypodouble) {
this.ypodouble = ypodouble;
}

public double distance(DmRecord record){
return Math.sqrt(Math.pow(this.xpodouble-record.xpodouble, 2)+Math.pow(this.ypodouble-record.ypodouble, 2));
}
}
==============================================================================
package com.mahout.cluster;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class DmRecordParser {
private Map<String,DmRecord> urlMap = new HashMap<String,DmRecord>();

/**
* 讀取配置文件記錄，生成對象
*/
public void initialize(File file) throws IOException {
BufferedReader in = null;
try {
in = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(file)));
String line;
while ((line = in.readLine()) != null) {
String [] strKey = line.split("\t");
urlMap.put(strKey[0],parse(line));
}
} finally {
IOUtils.closeStream(in);
}
}

/**
* 生成坐標對象
*/
public DmRecord parse(String line){
String [] strPlate = line.split("\t");
DmRecord Dmurl = new DmRecord(strPlate[0],Integer.parseInt(strPlate[1]),Integer.parseInt(strPlate[2]));
return Dmurl;
}

/**
* 獲取分類中心坐標
*/
public DmRecord getUrlCode(String cluster){
DmRecord returnCode = null;
DmRecord dmUrl = (DmRecord)urlMap.get(cluster);
if(dmUrl == null){
//35 6
returnCode = null;
}else{
returnCode =dmUrl;
}
return returnCode;
}
}
==============================================================================
package com.mahout.cluster;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Recer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import com.mahout.test.StringStringPairAsce;
public class Kmeans extends Configured implements Tool {
public static class KmeansMapper extends MapReceBase implements
Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
private DmRecordParser drp ;
private String clusterNode = "K";
private DmRecord record0 = null;
private DmRecord record1 = new DmRecord();
private double Min_distance = 9999;
private int tmpK = 0;
private Text tKey = new Text();
private Text tValue = new Text();

//獲取聚類中心坐標
@Override
public void configure(JobConf conf) {
drp = new DmRecordParser();
try {
drp.initialize(new File("cluster.center.conf"));
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}

//根據聚類坐標，把文件中的點進行類別劃分
@Override
public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter arg3)
throws IOException {
String [] strArr = value.toString().split("\t");

for(int i=1; i <= 2; i++){
record0 = drp.getUrlCode("K"+i);
record1.setName(strArr[0]);
record1.setXpoint(Double.parseDouble(strArr[1]));
record1.setXpoint(Integer.parseInt(strArr[2]));

if(record0.distance(record1) < Min_distance){
tmpK = i;
Min_distance = record0.distance(record1);
}
}

tKey.set("C"+tmpK);
output.collect(tKey, value);
}
}

//計算新的聚類中心
public static class KmeansRecer extends MapReceBase implements
Recer<Text, Text, Text, Text> {
private Text tKey = new Text();
private Text tValue = new Text();

@Override
public void rece(Text key, Iterator<Text> value,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter arg3)
throws IOException {
double avgX=0;
double avgY=0;
double sumX=0;
double sumY=0;
int count=0;
String [] strValue = null;

while(value.hasNext()){
count++;
strValue = value.next().toString().split("\t");
sumX = sumX + Integer.parseInt(strValue[1]);
sumY = sumY + Integer.parseInt(strValue[1]);
}

avgX = sumX/count;
avgY = sumY/count;
tKey.set("K"+key.toString().substring(1,2));
tValue.set(avgX + "\t" + avgY);
System.out.println("K"+key.toString().substring(1,2)+"\t"+avgX + "\t" + avgY);
output.collect(tKey, tValue);
}
}

@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(getConf(), Kmeans.class);
conf.setJobName("Kmeans");
//conf.setNumMapTasks(200);
// 設置Map輸出的key和value的類型
conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);
conf.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 設置Rece輸出的key和value的類型
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(Text.class);
// 設置Mapper和Recer
conf.setMapperClass(KmeansMapper.class);
conf.setRecerClass(KmeansRecer.class);

conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
// 設置輸入輸出目錄
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
JobClient.runJob(conf);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int exitCode = ToolRunner.run(new Kmeans(), args);
System.exit(exitCode);
}
}

5. hadoop生態圈中的框架不包括什麼

Hadoop 生態圈中的框架包括以下主要組件,除了以下組件之外的都不屬於Hadoop 生態圈。

1）HDFS：一個提供高可用的獲取應用數據的分布式文件系統。

2）MapRece:一個並行處理大數據集的編程模型。

3）HBase:一個可擴展的分布式資料庫，支持大表的結構化數據存儲。是一個建立在 HDFS 之上的，面向列的 NoSQL 資料庫，用於快速讀/寫大量數據。

4）Hive:一個建立在 Hadoop 上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具；可以用來進行數據提取轉化載入（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言，稱為 HQL，它允許不熟悉 MapRece 的開發人員也能編寫數據查詢語句，然後這些語句被翻譯為 Hadoop 上面的 MapRece 任務。

5）Mahout:可擴展的機器學習和數據挖掘庫。它提供的 MapRece 包含很多實現方法，包括聚類演算法、回歸測試、統計建模。

6）Pig:一個支持並行計算的高級的數據流語言和執行框架。它是 MapRece 編程的復雜性的抽象。Pig 平台包括運行環境和用於分析 Hadoop 數據集的腳本語言（PigLatin）。其編譯器將 PigLatin 翻譯成 MapRece 程序序列。

7）Zookeeper:—個應用於分布式應用的高性能的協調服務。它是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括配置維護、域名服務、分布式同步、組服務等。

8）Amban:一個基於 Web 的工具，用來供應、管理和監測 Hadoop 集群，包括支持 HDFS、MapReceAHive、HCatalog、HBase、ZooKeeperAOozie、Pig 和 Sqoop 。Ambari 也提供了一個可視的儀表盤來查看集群的健康狀態，並且能夠使用戶可視化地查看 MapRece、Pig 和 Hive 應用來診斷其性能特徵。

9）Sqoop:一個連接工具，用於在關系資料庫、數據倉庫和 Hadoop 之間轉移數據。Sqoop 利用資料庫技術描述架構，進行數據的導入/導出；利用 MapRece 實現並行化運行和容錯技術。

10）Flume:提供了分布式、可靠、高效的服務，用於收集、匯總大數據，並將單台計算機的大量數據轉移到 HDFS。它基於一個簡單而靈活的架構，並提供了數據流的流。它利用簡單的可擴展的數據模型，將企業中多台計算機上的數據轉移到 Hadoop。

6. 如何利用Mahout和Hadoop處理大規模數據

利用Mahout和Hadoop處理大規模數據
規模問題在機器學習演算法中有什麼現實意義?讓我們考慮你可能需要部署Mahout來解決的幾個問題的大小。
據粗略估計，Picasa三年前就擁有了5億張照片。這意味著每天有百萬級的新照片需要處理。一張照片的分析本身不是一個大問題，即使重復幾百萬次也不算什麼。但是在學習階段可能需要同時獲取數十億張照片中的信息，而這種規模的計算是無法用單機實現的。
據報道，Google News每天都會處理大約350萬篇新的新聞文章。雖然它的絕對詞項數量看似不大，但試想一下，為了及時提供這些文章，它們連同其他近期的文章必須在幾分鍾的時間內完成聚類。
Netflix為Netflix Prize公布的評分數據子集中包含了1億個評分。因為這僅僅是針對競賽而公布的數據，據推測Netflix為形成推薦結果所需處理的數據總量與之相比還要大出許多倍。
機器學習技術必須部署在諸如此類的應用場景中，通常輸入數據量都非常龐大，以至於無法在一台計算機上完全處理，即使這台計算機非常強大。如果沒有 Mahout這類的實現手段，這將是一項無法完成的任務。這就是Mahout將可擴展性視為重中之重的道理，以及本書將焦點放在有效處理大數據集上的原因，這一點與其他書有所不同。
將復雜的機器學習技術應用於解決大規模的問題，目前僅為大型的高新技術公司所考慮。但是，今天的計算能力與以往相比，已廉價許多，且可以藉助於 Apache Hadoop這種開源框架更輕松地獲取。Mahout通過提供構築在Hadoop平台上的、能夠解決大規模問題的高質量的開源實現以期完成這塊拼圖，並可為所有技術團體所用。
Mahout中的有些部分利用了Hadoop，其中包含一個流行的MapRece分布式計算框架。MapRece被谷歌在公司內部得到廣泛使用，而Hadoop是它的一個基於Java的開源實現。MapRece是一個編程範式，初看起來奇怪，或者說簡單得讓人很難相信其強大性。 MapRece範式適用於解決輸入為一組"鍵值對"的問題，map函數將這些鍵值對轉換為另一組中間鍵值對，rece函數按某種方式將每個中間鍵所對應的全部值進行合並，以產生輸出。實際上，許多問題可以歸結為MapRece問題，或它們的級聯。這個範式還相當易於並行化：所有處理都是獨立的，因此可以分布到許多機器上。這里不再贅述 MapRece，建議讀者參考一些入門教程來了解它，如Hadoop所提供的
Hadoop實現了MapRece範式，即便MapRece聽上去如此簡單，這仍然稱得上是一大進步。它負責管理輸入數據、中間鍵值對以及輸出數據的存儲;這些數據可能會非常龐大，並且必須可被許多工作節點訪問，而不僅僅存放在某個節點上。Hadoop還負責工作節點之間的數據分區和傳輸，以及各個機器的故障監測與恢復。理解其背後的工作原理，可以幫你准備好應對使用Hadoop可能會面對的復雜情況。Hadoop不僅僅是一個可在工程中添加的庫。它有幾個組件，每個都帶有許多庫，還有(幾個)獨立的服務進程，可在多台機器上運行。基於Hadoop的操作過程並不簡單，但是投資一個可擴展、分布式的實現，可以在以後獲得回報：你的數據可能會很快增長到很大的規模，而這種可擴展的實現讓你的應用不會落伍。
鑒於這種需要大量計算能力的復雜框架正變得越來越普遍，雲計算提供商開始提供Hadoop相關的服務就不足為奇了。例如，亞馬遜提供了一種管理Hadoop集群的服務 Elastic MapRece，該服務提供了強大的計算能力，並使我們可通過一個友好的介面在Hadoop上操作和監控大規模作業，而這原本是一個非常復雜的任務。

7. 發現公司里的大數據開發掙得很多，想轉行，

轉行這個詞彙，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經經歷過轉行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩定的工作，以此來改善自己的生活和實現自己的大大小小的夢想!但又擔心轉行後的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……

不少想進入大數據分析行業的零基礎學員經常會有這樣一些疑問：大數據分析零基礎應該怎麼學習?自己適合學習大數據分析嗎?人生，就是在不斷地做選擇，然後在這個選擇過程中成長，讓自己從一棵小樹苗變成參天大樹。就是我們每個對大數據充滿幻想終於下定決心行動的學員的選擇，我們給了自己4個月的時間，想要在大數據分析這個領域汲取養分，讓自己壯大成長。

【明確方向】

通過國家的戰略規劃，看到BAT的大牛們都在大數據行業布局，新聞媒體追捧這大數據分析行業的項目和熱點，我想如果我還沒有能力獨立判斷的時候，跟著國家政策和互聯網大佬們的步調走，這應該是錯不了的。

【付諸行動】

明確了方向之後，我就整裝待發，剛開始是在網路上購買了很多的視頻教程，也買了很多書籍，但是最大的問題就在於，我不知道怎麼入手，沒關系，有信心有耐心肯定能戰勝困難，我堅持了一個月，學習的節奏越來越亂，陸陸續續出現了很多的問題，沒人指導，請教了幾個業內的朋友，但對方工作繁忙，問了幾次之後就不好意思了，自學陷入了死循環。

意識到我學習效率的低下，以及無人指導的問題想想未來的康莊大道，咬咬牙告訴自己，一定好好好學，不然就浪費太多時間最後還會是一無所獲。最後找到組織(AAA教育)一起學習進步!

大數據分析零基礎學習路線，有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧!

一、大數據技術基礎

1、linux操作基礎

linux系統簡介與安裝

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用戶管理與許可權

linux常用命令–系統管理

linux常用命令–免密登陸配置與網路管理

linux上常用軟體安裝

linux本地yum源配置及yum軟體安裝

linux防火牆配置

linux高級文本處理命令cut、sed、awk

linux定時任務crontab

2、shell編程

shell編程–基本語法

shell編程–流程式控制制

shell編程–函數

shell編程–綜合案例–自動化部署腳本

3、內存資料庫redis

redis和nosql簡介

redis客戶端連接

redis的string類型數據結構操作及應用-對象緩存

redis的list類型數據結構操作及應用案例-任務調度隊列

redis的hash及set數據結構操作及應用案例-購物車

redis的sortedset數據結構操作及應用案例-排行榜

4、布式協調服務zookeeper

zookeeper簡介及應用場景

zookeeper集群安裝部署

zookeeper的數據節點與命令行操作

zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽

zookeeper核心機制及數據節點

zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖

zookeeper應用案例–伺服器上下線動態感知

zookeeper的數據一致性原理及leader選舉機制

5、java高級特性增強

Java多線程基本知識

Java同步關鍵詞詳解

java並發包線程池及在開源軟體中的應用

Java並發包消息隊里及在開源軟體中的應用

Java JMS技術

Java動態代理反射

6、輕量級RPC框架開發

RPC原理學習

Nio原理學習

Netty常用API學習

輕量級RPC框架需求分析及原理分析

輕量級RPC框架開發

二、離線計算系統

1、hadoop快速入門

hadoop背景介紹

分布式系統概述

離線數據分析流程介紹

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增強

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客戶端)操作

HDFS的工作機制

NAMENODE的工作機制

java的api操作

案例1：開發shell採集腳本

3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架

Maprece編程規范及示例編寫

Maprece程序運行模式及debug方法

maprece程序運行模式的內在機理

maprece運算框架的主體工作流程

自定義對象的序列化方法

MapRece編程案例

4、MAPREDUCE增強

Maprece排序

自定義partitioner

Maprece的combiner

maprece工作機制詳解

5、MAPREDUCE實戰

maptask並行度機制-文件切片

maptask並行度設置

倒排索引

共同好友

6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機制

HA集群的安裝部署

集群運維測試之Datanode動態上下線

集群運維測試之Namenode狀態切換管理

集群運維測試之數據塊的balance

HA下HDFS-API變化

hive簡介

hive架構

hive安裝部署

hvie初使用

7、hive增強和flume介紹

HQL-DDL基本語法

HQL-DML基本語法

HIVE的join

HIVE 參數配置

HIVE 自定義函數和Transform

HIVE 執行HQL的實例分析

HIVE最佳實踐注意點

HIVE優化策略

HIVE實戰案例

Flume介紹

Flume的安裝部署

案例：採集目錄到HDFS

案例：採集文件到HDFS

三、流式計算

1、Storm從入門到精通

Storm是什麼

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署實戰

Storm+Kafka+Redis業務指標計算

Storm源碼下載編譯

Strom集群啟動及源碼分析

Storm任務提交及源碼分析

Storm數據發送流程分析

Storm通信機制分析

Storm消息容錯機制及源碼分析

Storm多stream項目分析

編寫自己的流式任務執行框架

2、Storm上下游及架構集成

消息隊列是什麼

Kakfa核心組件

Kafka集群部署實戰及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi學習

Kafka文件存儲機制分析

Redis基礎及單機環境部署

Redis數據結構及典型案例

Flume快速入門

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、內存計算體系Spark

1、scala編程

scala編程介紹

scala相關軟體安裝

scala基礎語法

scala方法和函數

scala函數式編程特點

scala數組和集合

scala編程練習(單機版WordCount)

scala面向對象

scala模式匹配

actor編程介紹

option和偏函數

實戰：actor的並發WordCount

柯里化

隱式轉換

2、AKKA與RPC

Akka並發編程框架

實戰：RPC編程實戰

3、Spark快速入門

spark介紹

spark環境搭建

RDD簡介

RDD的轉換和動作

實戰：RDD綜合練習

RDD高級運算元

自定義Partitioner

實戰：網站訪問次數

廣播變數

實戰：根據IP計算歸屬地

自定義排序

利用JDBC RDD實現數據導入導出

WorldCount執行流程詳解

4、RDD詳解

RDD依賴關系

RDD緩存機制

RDD的Checkpoint檢查點機制

Spark任務執行過程分析

RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應用

Spark-SQL

Spark結合Hive

DataFrame

實戰：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應用實戰

Spark-Streaming簡介

Spark-Streaming編程

實戰：StageFulWordCount

Flume結合Spark Streaming

Kafka結合Spark Streaming

窗口函數

ELK技術棧介紹

ElasticSearch安裝和使用

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯

Spark遠程debug

Spark任務提交行流程源碼分析

Spark通信流程源碼分析

SparkContext創建過程源碼分析

DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析

Worker啟動Executor過程源碼分析

Executor向DriverActor注冊過程源碼分析

Executor向Driver注冊過程源碼分析

DAGScheler和TaskScheler源碼分析

Shuffle過程源碼分析

Task執行過程源碼分析

五、機器學習演算法

1、python及numpy庫

機器學習簡介

機器學習與python

python語言–快速入門

python語言–數據類型詳解

python語言–流程式控制制語句

python語言–函數使用

python語言–模塊和包

phthon語言–面向對象

python機器學習演算法庫–numpy

機器學習必備數學知識–概率論

2、常用演算法實現

knn分類演算法–演算法原理

knn分類演算法–代碼實現

knn分類演算法–手寫字識別案例

lineage回歸分類演算法–演算法原理

lineage回歸分類演算法–演算法實現及demo

樸素貝葉斯分類演算法–演算法原理

樸素貝葉斯分類演算法–演算法實現

樸素貝葉斯分類演算法–垃圾郵件識別應用案例

kmeans聚類演算法–演算法原理

kmeans聚類演算法–演算法實現

kmeans聚類演算法–地理位置聚類應用

決策樹分類演算法–演算法原理

決策樹分類演算法–演算法實現

時下的大數據分析時代與人工智慧熱潮，相信有許多對大數據分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對於是否轉行大數據分析行列，對於能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊!畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經轉行到大數據分析領域，就不要後悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。因此本文給出一些建議，針對想要轉行大數據分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不後悔，更不灰心!

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