datasets
当前话题为您枚举了最新的 datasets。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
Mining Massive Datasets Overview
Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It
算法与数据结构
4
2024-10-31
Mining_Massive_Datasets_Algorithms
本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。
数据挖掘
4
2024-10-31
Key Insights from 'Mining of Massive Datasets'
关于《海量数据挖掘》的关键知识点
一、书籍背景与目标
《海量数据挖掘》由 Anand Rajaraman、Jure Leskovec 和 Jeffrey D. Ullman 编著，最早用于斯坦福大学的“Web Mining”课程，专为高级研究生和高年级本科生提供深度数据挖掘知识。内容集中于处理大规模数据集的算法，涵盖分布式计算、数据流、相似性搜索等技术。
二、书籍主要内容
本书从算法导向的视角切入大数据处理，以Web数据和相关应用为案例，详细讨论了以下关键技术：
1. 分布式文件系统与MapReduce- 分布式文件系统：介绍了如何使用 Hadoop HDFS 等系统来管理大规模数据。- Ma
数据挖掘
4
2024-10-26
Spark SQL, DataFrames以及Datasets编程指南.pdf
《Spark官方文档》详细阐述了Spark SQL，DataFrames以及Datasets的编程方法与应用技巧。内容涵盖了基础操作、高级功能、性能优化等方面，帮助读者深入理解和掌握Spark的编程模型与实际应用。
spark
11
2024-07-12
大数据挖掘技术Minning of Massive Datasets.pdf
Minning of Massive Datasets.pdf是一本优秀的资料，涵盖了大规模数据挖掘及其应用mapreduce技术。
数据挖掘
11
2024-07-16