1.一文掌握大数据算法之:概述特点类型及难点等,值得收藏。2.3 大数据算法类型 大数据算法的类型,包含如下几种: 统计分析算法:如回归分析、假设检验,用于探索数据集中的统计特性。 机器学习算法:用于从数据中自动学习模式和规律,包括监督学习、无监督学习和强化学习。 图算法:处理社交网络、知识图谱等数据结构,常见算法有PageRank、社区发现等。 https://blog.csdn.net/wuyoudeyuer/article/details/141284911

2.大数据分析算法可分为哪些类型棉花糖的技术博客大数据分析算法可分为哪些类型 (参考:极客时间数据结构与算法专栏) 事后统计法:将代码运行一遍,通过统计、监控得到算法执行的时间和占用的内存大小。 事后统计法局限性: 1、非常依赖测试环境; 2、结果受数据规模的影响很大。 由于事后统计法有局限性,我们就需要不用具体的测试数据来测试,就能粗略估计算法执行https://blog.51cto.com/u_12218/12249232

3.Hadoop(HDFS+MapReduce+Hive+数仓基础概念)学习笔记(自用)5、 海量数据的数据挖掘大数据从事的岗位 1、ETL工程师 2、数据仓库工程师 3、大数据开发工程师 4、Hadoop工程师 5、Spark/Flink工程师 6、大数据分析师 7、大数据算法工程师 8、大数据运维工程师 9、大数据解决方案 学习的技术 大数据项目流程 1、 数据生产 https://developer.aliyun.com/article/1403772

4.大数据一文总览数据科学全景:定律算法问题类型;什么是Pradeep Menon是一位在大数据,数据科学,数据架构领域拥有丰富经验以及影响力的专家。这是他今年所撰写的简述数据科学系列文章中的第一篇,主要介绍数据科学中的基本定律、常用算法以及问题类型,读者可以从中一窥数据科学的全景。 2016年,英国数学家,乐购俱乐部构架师Clive Humbly提出“数据是新能源”这样一个说法。他说:https://zhuanzhi.ai/document/ba50f489f166e5f700f1800aab8dea65

5.郑智航徐昭曦:大数据时代算法歧视的法律规制与司法审查——以一、算法歧视的基本类型 尽管法学界对于歧视没有统一的界定,但是,从社会心理学上讲,歧视是不同利益群体间发生的一种不平等的情感反应和行为。在传统的物理社会,歧视比较容易被辨识,而在大数据时代,算法歧视具有较强的隐蔽性,有时甚至是无意识的。在大数据挖掘和运用过程中,数据的挖掘方或算法的决策者往往会出现以下https://www.legal-theory.org/?mod=info&act=view&id=25344

6.李舴玉大数据算法技术影响下环境行政决策问责制的调适与完善对此,通过构建大数据算法决策特别工作组辅助式的问责主体结构、完善具体问责客体类型、明确决策者的算法解释义务、建立科学规范的问责程序、并对技术参与影响下的问责处理结果情形予以规范与细化,对大数据算法决策技术引入后的环境行政决策问责机制进行调适与完善,以为大数据算法技术参与下环境行政决策失当的有效问责提供支撑。https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=804806

7.大数据的详细定义三种类型的大数据 结构化数据:这类数据最容易整理和搜索,主要包括财务数据、机器日志和人口统计明细等。结构化数据很好理解,类似于 Excel 电子表格中预定义的行列布局。这种结构下的数据很容易分门别类,数据库设计人员和管理员只需要定义简单的算法就能实现搜索和分析。不过,即使结构化数据数量非常大,也不一定称得上大数https://blog.itpub.net/70041355/viewspace-3029299/

8.有哪些好的大数据挖掘算法?1、优点（1）k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。（2）对处理大数据集，该算法https://www.zhihu.com/question/37979541/answer/734802421

9.省大数据局关于印发贵州省数据要素登记服务管理办法(试行)的通知(二)算法类型。说明所用算法的类型,如优化算法、预测算法、评价算法、生成式人工智能算法等。 (三)模型类型。说明所用模型的类型,如通用模型、专用模型等。 (三)适用场景。说明算法模型适用的范围,如生态环境、交通运输、科技创新、教育文化、地理空间、劳动就业、信用服务等场景。 https://dsj.guizhou.gov.cn/zwgk/xxgkml/zcwj/bmwj/202311/t20231115_83084263.html

10.大数据挖掘有哪些常用算法帆软数字化转型知识库大数据挖掘有哪些常用算法 大数据挖掘常用的算法包括决策树算法、支持向量机、k-means聚类、Apriori算法、随机森林、神经网络、贝叶斯分类器等。决策树算法是一种树形结构的决策支持工具,它使用树状模型来表示决策过程及其结果。在决策树中,每个节点表示一个属性的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点表示一个类别https://www.fanruan.com/blog/article/612977/

11.大数据视角下的京津冀地区城市体系现状社区发现是一个复杂而有意义的过程,用于探测并揭示不同类型复杂网络中固有的社区结构[27].其中,Fast Unfolding算法是基于模块度对社区进行划分的算法,通过不断划分社区,使划分后整个网络的模块度不断增大.划分后的网络模块度越大,说明社区划分的效果越好.Fast Unfolding算法通过反复运算使模块度增大,并根据运算结果对网络https://jsci.cnu.edu.cn/qkll/a2020n/d6q/202006011.html

12.科学网—[转载]基于材料数值计算大数据的材料辐照机理发现然而,关于材料数值计算大数据研究价值的认识仍然处于起步阶段。另外,由于这些数值计算数据数目巨大、关联复杂,以及考虑到其所具有的领域价值等因素,材料数值计算大数据存储还没有一个很好的解决方案。这是因为材料数值计算大数据的存储要考量软件类型、模拟行为、数据类型等多个维度的因素,这些数据既有独立性又有相似性,而且https://wap.sciencenet.cn/home.php?mod=space&do=blog&id=1315554

13.一看就懂的大数据排序算法:如何给100万用户数据排序?之前写过一篇八种排序算法的博客,不过都是基于小数据量进行的排序,没有像这篇这样做大数据排序。文末会放出链接。 桶排序(Bucket sort) 首先,我们来看桶排序。桶排序,顾名思义,会用到“桶”,核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里,每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后,再把每个桶里的数据https://cloud.tencent.com/developer/article/1879269

14.算法工程师软件工程师大数据工程师,傻傻分不清楚这个类别中的大数据算法,其实我们基本上可以理解算法工程师。 这是唯一跟算法工程师有交叉的部分 系统类 偏向于系统开发,比如我们经常听到的hadoop、云计算,就是属于这个类型。这里其实主要是hadoop(一个分布式系统,简单理解为另外一种和Windows或者是MacOS一样的东西)偏多,开发语言一般是Java。而另外数据管理员(DBA)和https://maimai.cn/article/detail?fid=845613115&efid=fwunO1cSXu6ZrJpdACNWjA