| 作 者: | 艾伯特·比菲 |
| 出版社: | 机械工业出版社 |
| 丛编项: | |
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| 标 签: | 暂缺 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
译者序
前言
第一部分 概述
第1章 简介
1.1 大数据
1.1.1 工具:开源革命
1.1.2 大数据带来的挑战
1.2 实时分析
1.2.1 数据流
1.2.2 时间和内存
1.2.3 应用一览
1.3 关于本书
第2章 大数据流挖掘
2.1 算法
2.2 分类算法
2.2.1 如何在数据流中评估分类器
2.2.2 多数类分类器
2.2.3 无变化分类器
2.2.4 惰性分类器
2.2.5 朴素贝叶斯分类器
2.2.6 决策树分类器
2.2.7 集成分类器
2.3 回归算法
2.4 聚类算法
2.5 频繁模式挖掘
第3章 MOA的实际操作介绍
3.1 入门开始
3.2 分类模型的图形用户界面
3.3 用命令行操作
第二部分 数据流挖掘
第4章 数据流和Sketch数据结构
4.1 背景知识:近似算法
4.2 集中不等式
4.3 取样
4.4 统计总数
4.5 去重统计
4.5.1 线性计数
4.5.2 科恩对数计数器
4.5.3 Flajolet-Martin计数器和HyperLogLog算法
4.5.4 应用:图论的计算距离函数
4.5.5 讨论:对数与线性
4.6 频率问题
4.6.1 SpaceSavingsketch
4.6.2 CM-Sketch算法
4.6.3 CountSketch算法
4.6.4 时刻计算
4.7 滑动窗口的指数矩形图
4.8 分布式sketch计算的可合并性
4.9 一些技术方面的讨论和其他资料
4.9.1 哈希函数
4.9.2 创建(ε,δ)近似算法
4.9.3 其他sketch技术
4.10 练习
第5章 处理变化
5.1 数据流中变化的定义
……
第三部分 MOA软件
参考文献