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第1章 数据挖掘基本概念 1 1.1 数据挖掘的定义 1 1.1.1 统计建模 1 1.1.2 机器学习 1 1.1.3 建模的计算方法 2 1.1.4 数据汇总 2 1.1.5 特征抽取 3 1.2 数据挖掘的统计限制 4 1.2.1 整体情报预警 4 1.2.2 …目录 · · · · · · 目 录
第1章 数据挖掘基本概念 1 1.1 数据挖掘的定义 1 1.1.1 统计建模 1 1.1.2 机器学习 1 1.1.3 建模的计算方法 2 1.1.4 数据汇总 2 1.1.5 特征抽取 3 1.2 数据挖掘的统计限制 4 1.2.1 整体情报预警 4 1.2.2 邦弗朗尼原理 4 1.2.3 邦弗朗尼原理的一个例子 5 1.2.4 习题 6 1.3 相关知识 6 1.3.1 词语在文档中的重要性 6 1.3.2 哈希函数 7 1.3.3 索引 8 1.3.4 二级存储器 10 1.3.5 自然对数的底e 10 1.3.6 幂定律 11 1.3.7 习题 12 1.4 本书概要 13 1.5 小结 14 1.6 参考文献 14 第2章 大规模文件系统及Map-Reduce 16 2.1 分布式文件系统 16 2.1.1 计算节点的物理结构 17 2.1.2 大规模文件系统的结构 18 2.2 Map-Reduce 18 2.2.1 Map任务 19 2.2.2 分组和聚合 20 2.2.3 Reduce任务 20 2.2.4 组合器 21 2.2.5 Map-Reduce的执行细节 21 2.2.6 节点失效的处理 22 2.3 使用Map-Reduce的算法 22 2.3.1 基于Map-Reduce的矩阵—向量乘法实现 23 2.3.2 向量v无法放入内存时的处理 23 2.3.3 关系代数运算 24 2.3.4 基于Map-Reduce的选择运算 26 2.3.5 基于M
