数据挖掘必备知识总结
2015-06-04 22:39
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平台:linux(Shell)
软件:R,SAS,Spss,weka,IBM IM,Mathout
语言:Java,Python,PHP,MapReduce编程,Ruby
数据库:SQL,MySQL
算法:数据挖掘\机器学习算法备注:(C4.5(分类决策树)、
k-means、
SVM、
Apriori、
EM(最大期望算法)、
PageRank、
AdaBoost、
KNN、
朴素贝叶斯、
CART(分类与回归树)等常用算法的适用场景、优点、缺点以及弥补办法;)
搜索引擎(推荐算法,反作弊,排序)
分布式框架:Hadoop(Hive,HBase),Storm,Spark
软件:R,SAS,Spss,weka,IBM IM,Mathout
语言:Java,Python,PHP,MapReduce编程,Ruby
数据库:SQL,MySQL
算法:数据挖掘\机器学习算法备注:(C4.5(分类决策树)、
k-means、
SVM、
Apriori、
EM(最大期望算法)、
PageRank、
AdaBoost、
KNN、
朴素贝叶斯、
CART(分类与回归树)等常用算法的适用场景、优点、缺点以及弥补办法;)
搜索引擎(推荐算法,反作弊,排序)
分布式框架:Hadoop(Hive,HBase),Storm,Spark
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