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大數據分析- 基于Hadoop/Mahout的大數據挖掘培訓
? 大數據分析-?基于Hadoop/Mahout的大數據挖掘培訓
培訓內容：
第一講大數據挖掘及其背景
1）數據挖掘定義
2）Hadoop相關技術
3）大數據挖掘知識點
第二講MapReduce計算模式
1）分布式文件系統
2）MapReduce
3）使用MR的算法設計
第三講Hadoop中的云挖掘工具Mahout
1）Mahout介紹
2）推薦系統
3）信息聚類
4）分類技術
5）其它挖掘
第四講推薦系統及其應用開發
1）一個推薦系統的模型
2）基于內容的推薦
3）協同過濾
4）電影推薦案例
第五講分類技術及其應用
1）分類的定義
2）分類主要算法
3）Mahout分類過程
4）評估指標以及評測
5）貝葉斯算法新聞分類實例
第六講聚類技術及其應用
1）聚類的定義
2）聚類的主要算法
3）K-Means、Canopy及其應用示例
4）FuzzyK-Means、Dirichlet及其應用示例
5）路透新聞聚類實例
第七講關聯規則和相似項發現
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發現
4）近鄰搜索的應用
第八講流數據挖掘相關技術
1）流數據挖掘及分析
2）流數據模型
3）數據抽樣
4）流過濾
第九講大數據挖掘應用前景
1）與Hadoop集群應用的協作
2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大數據挖掘行業應用展望
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