腾讯T4专家精心整理：大数据+机器学习+数据挖掘+算法大集结

前言

本篇文章总共八大部分组成，包括数据挖掘:概念、模型、方法和算法；大数据日知录：架构与算法；大数据算法；数据结构与算法经典问题解析；算法基础：打开算法之门；机器学习算法大集结；Java数据结构和算法；C++数据结构与算法。

 

下面就给大家一一介绍，因为内容过多，所以只介绍了其中的部分内容，希望大家能够理解与支持！

数据挖掘:概念、模型、方法和算法

随着数据集规模和复杂度的持续上升，分析员必须利用更高级的软件工具来执行间接的、自动的智能化数据分析。本文介绍了通过分析高维数据空间中的海量原始数据来提取用于决策的新信息的尖端技术和方法。

本文开篇阐述数据挖掘原理，此后在示例的引导下详细讲解起源于统计学、机器学习、神经网络、模糊逻辑和演化计算等学科的具有代表性的、最前沿的挖掘方法和算法。本文还着重描述如何恰当地选择方法和数据分析软件并合理地调整参数。每章末尾附有复习题。

本文主要用作计算机科学、计算机工程和计算机信息系统专业的研究生数据挖掘教材，高年级本科生或具备同等教育背景的读者也完全可以理解本文的所有主题。

 

大数据日知录：架构与算法

大数据是当前最为流行的热点概念之一,其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为最明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。

本文从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。

本文对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储，以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解，相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的优秀技术有极大的帮助与促进作用。

 

 

大数据算法

大数据算法是大数据得以有效应用的基础，也是有志于从事大数据以及相关领域工作必须学习的课程。本文由从事大数据研究的专家撰写，系统地介绍了大数据算法设计与分析的理论、方法和技术。

 

本文共分为10章，第1章概述大数据算法，第2章介绍时间亚线性算法，第3章介绍空间亚线性算法，第4章概述外存算法，第5章介绍大数据外存查找结构，第6章讲授外存图数据算法，第7章概述MapReduce算法，第8章通过一系列例子讲授MapReduce算法，第9章介绍超越MapReduce的算法设计方法，第10章讨论众包算法。

 

数据结构与算法经典问题解析

本文是数据结构方面的优秀教材，以Java为描述语言，介绍了计算机编程中使用的数据结构和算法。强调问题及其分析，而非理论阐述，共分为21章，讲述了基本概念、递归和回溯、链表、栈、队列、树、优先队列和堆、并查集DAT.图算法、排序、查找、选择算法(中位数)、符号表、散列、字符串算法、算法设计技术、贪婪算法、分治算法、动态规划算法、复杂度类型等内容。每章首先阐述必要的理论基础，然后给出问题集。全书中大约有700个算法问题及相应的解法，对于许多问题，本文提供了多个具有不同复杂度的解决方法。

 

算法基础：打开算法之门

本文介绍了什么是计算机算法，如何描述它们，以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供:利用计算机搜索信息的简单方式;解决各种排序问题的方法;利用有向无环图和最短路径法来解决基本问题的方法(可用于建模公路网络，任务间的依赖及金融关系);解决字符串(例如DNA结构)问题的方法;密码学背后的基本原理;数据压缩的基础知识;以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。

 

机器学习算法大集结

 

 

 

 

 

Java数据结构和算法

本文主要讲解有关计算机编程中所应用的数据结构和算法。数据结构是指数据在计算机存储空间中(或磁盘中)的安排方式。算法是指软件程序用来操作这些结构中的数据的过程。

几乎所有的计算机程序都使用数据结构和算法，即使最简单的程序也不例外。比如设想一个打印地址标签的程序，这个程序使用一个数组来存储地址，并且使用一个简单的for循环来遍历数组,打印每一个地址。

数组就是一个数据结构，用for 循环来顺序访问该数组，这就构造了一个简单的算法。对于一个仅有少量数据的简单程序来说，上述的这种方法已经足够了。 但是如果用程序来处理中等规模以上的数据或解决那些不太平常的问题时，就需要用-些更加复杂的技术来应付它们。仅仅知道诸如Java或C++等计算机语言的语法是远远不够的。

 

C++数据结构与算法

本文全面系统地介绍了数据结构，并以C++语言实现相关的算法。

本文中主要强调了数据结构和算法之间的联系，使用面向对象的方法介绍数据结构，其内容包括算法的复杂度分析、链表、栈、队列、递归、二叉树、图、排序和散列。本书还清晰地阐述了同类教材中较少提到的内存管理、数据压缩和字符串匹配等主题。书中包含大量的示例分析和图形，便于读者进一步理解和巩固所学的知识。

 

 

总结

至此，这八大部分内容算法知识就给大家介绍完了，下面是总览内容，希望大家能够喜欢！

 

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