高级算法

学习目标： 掌握近似算法设计思想和方法 了解集合覆盖问题近似算法的设计思路 熟练使用编程语言实现近似算法 实验测试近似算法性能，分析优缺点 实验内容： 集合覆盖问题Python求解

凸包问题是指给定平面上n个点的集合Q，需要找出一个凸多边形P，使得Q中的所有点要么在P上，要么在P内部。本实验实现了基于分治思想的凸包求解算法。

MATLAB 高级教程，涵盖数组、矩阵、算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算，帮助用户提升 MATLAB 技能。

用于连接多种类型的数据库，提供高效的管理和数据操作功能。

推荐系统是现代数据挖掘和个性化服务的重要组成部分，协同过滤是其中一种广泛使用的推荐方法。它依赖于用户的行为和偏好，通过寻找具有相似兴趣的用户或物品来预测用户可能的兴趣，从而推荐未接触过的物品。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤(UserCF)这种算法假设具有相似购买或评分历史的用户会继续对新物品有相似的喜好。用户之间的相似度通常通过共享评分的物品计算得出，例如使用夹角余弦、欧几里得距离或Jaccard相似度。一旦找到相似用户，就可以将他们对某物品的评分用于预测目标用户对同一物品的评分，进而进行推荐。基于物品的协同过滤(ItemCF)与UserCF不同，ItemCF关注的是物品之间的相似性，而不是用户。如果两个物品经常被同一批用户购买或评分，那么它们可能是相似的。这种方法适用于用户行为数据稀疏的情况，因为即使用户对大部分物品没有评分，也可以根据已有的评分来推断物品的相似性。物品间的相似度计算同样可以采用夹角余弦、欧几里得距离或Jaccard相似度。k-means聚类是一种无监督学习算法，常用于将数据集划分为k个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇之间的相似度低。在推荐系统中，k-means可以用来对用户或物品进行聚类，形成不同的兴趣群体。例如，用户可以按照他们的购买模式被分配到不同的聚类中，然后推荐系统可以根据每个聚类的特征向其成员推荐相似或相关的物品。除了上述基于用户和物品的协同过滤，还有模型化的协同过滤方法，如Singular Value Decomposition (SVD)、SVD++和Latent Factor Model (LFM)。这些模型通过矩阵分解技术学习用户和物品的隐藏特征，进而预测评分并推荐物品。模型化方法可以处理大数据集，减少计算复杂性，提高推荐精度。

模糊查询LIKE NULL值处理 BETWEEN范围查询 GROUP BY分组 排序分组查询 多表联合查询 IN条件 限制返回行数与排序 多列分组 HAVING条件 内联结/外联结

涵盖MATLAB绘图的广泛主题 深入浅出，适合初学者理解 提供交互式PPT演示

MapReduce高级应用实例 本节深入探讨MapReduce的强大功能，通过一系列实际案例展示其在处理复杂数据问题上的灵活性。 1. 数据排序 1.1 内存排序: 利用MapReduce框架在内存中进行高效排序，适用于数据量适中的场景。 1.2 MR数据类型: 了解MapReduce内置的数据类型，为自定义数据类型奠定基础。 1.3 自定义MR数据类型: 根据实际需求创建自定义数据类型，增强MapReduce处理特定数据结构的能力。 1.4 使用自定义数据类型实现内存排序: 结合自定义数据类型和内存排序，实现更灵活高效的数据处理流程。 1.5 二次排序: 掌握二次排序技巧，实现更精准的数据分组和排序。 1.6 使用自定义MR数据类型实现二次排序: 将自定义数据类型应用于二次排序，优化特定数据结构的处理效率。 1.7 内存排序找出每一组中的最大值: 利用内存排序快速找出每组数据中的最大值，适用于需要快速获取关键信息的场景。 1.8 排序找出每一组中的最大值: 使用排序算法找出每组数据中的最大值，适用于数据量较大的场景。 2. 数据连接 2.1 两个表的简单Join操作: 学习如何使用MapReduce实现两个表的简单连接操作，为复杂数据分析提供基础。

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