Hadoop的算法实现及其应用
Hadoop 是由 Apache 基金会研发的一种开源的分布式计算平台，目的是为了提高大规模数据处理的性能和稳定性。Hadoop 平台的核心是 Hadoop 应用程序框架，可以利用一组分布式节点来存储海量数据，并且通过利用大量的算法实现快速
智能家电大数据实现智慧家庭
近年来，随着高新科技的飞速发展，智能家电大数据不断得到推广，使人们的家庭生活更加便捷。智能家电大数据主要分为上层应用、核心算法、物联网及硬件、健康与安防等四个方面，帮助构建智慧家庭，使家庭及家具产品具有大脑，人们可以使用这些产品来更好地服务
Cube算法 – 在巨大空间里实现智能搜索
Cube算法是一种基于树结构的自下而上的搜索算法，用于在海量的数据时按照权重排序求解。Cube算法有它独特的优势，比如，它可以有效地搜索和排序在巨大空间里，同时可以根据用户的需求，实现智能搜索。Cube算法可以以非常快的速度在大量数据空间中
R语言实现Apriori算法
随着网络和社交媒体的日益普及，信息有了更加广泛的来源和更多复杂的形式，数据挖掘也变得越来越重要。传统的统计技术无法满足现代高效处理大量数据的需要。关联规则挖掯（Association Rule Mining，ARM）即为统计学中的一种技术，
腾讯如何通过大数据分析实现市场占有率最大化
在当今社会，大数据已经被广泛地运用到日常生活中，为人们提供更多的便利。腾讯公司也在这一领域大展身手，采取了大数据分析的技术，来实现其市场占有率的最大化。首先，腾讯公司积极地开发大数据分析技术，用于收集和汇总数据进行分析，为公司决策分析提供依
MapReduce算法的实现及其在图计算中的应用
MapReduce算法是基于分布式计算的一种基本算法。它是由谷歌提出的，是一种可扩展的分布式算法，用于大数据分析。它可以用来实现许多关键业务逻辑，这些关键业务逻辑可以在多个服务器、集群和分布式处理中执行，从而可以很好地实现图计算的高效处理。
实现大数据整合，必将破解商业智能新空间
随着社会经济的高速发展，人类生活已经升致极大的复杂程度，企业在面对过量的信息和大数据时，如何有效的科学管理，将数据合理的统筹起来，已经成为一个重要的课题。越来越多的企业趋向于以大数据为工具，对不同数据进行归类整合，从而更加掌握企业各个领域的
自我学习算法——实现人工智能神经机器打破瓶颈
人工智能发展迅猛，自我学习算法是近几年最热门的技术之一。自我学习算法。即通过观察数据，学习跟踪和解决问题，而不需要任何传统的编程。自我学习算法的最初型号可以从此类算法的发明者中找到，也就是被称为『学习机』的 Marvin Minsky 和
分类回归树算法：实现自动化分类预测
分类回归树（CART）是一种机器学习算法，可以用于分类和回归问题。它认为输入特征的特征值是可以被任意分割的，可以以此作为分类或回归预测的依据。给定训练数据，CART可以自动构建一个预测模型，能够根据特征值划分出合理的预测结果。由于CART较
大数据挖掘技术让企业更轻松实现智能决策
大数据已经成为现代企业实现智能决策的重要工具，得益于这些新的技术的兴起，更多的企业正在利用大数据挖掘技术进行分析，以获得更加合理可行的决策。大数据挖掘技术可以大大缩减企业在处理大规模数据时所花费的时间和费用，这节约了企业经营成本，并且可以提