美国研究生数据挖掘Mining of Massive Datasets 网课辅导

海量数据挖掘（Mining of Massive Datasets）课程中，将介绍现代分布式文件系统和MapReduce，包括好的MapReduce算法与一般算法的区别。课程的其余部分致力于从大型数据集中提取模型和信息的算法。 学员将学习Google的PageRank算法以及它对网页建模的重要性，此外还有一些扩展课程。 我们将介绍locality-sensitive hashing，这是一个神奇的技能，可以让你在一个非常大的项目集中找到相似的项目。当数据被存储为一个非常大的稀疏矩阵时，这通常是一个很好的数据建模方法。

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海量数据挖掘（Mining of Massive Datasets）代写

海量数据挖掘（Mining of Massive Datasets）涵盖的主要主题包括：MapReduce系统和算法，Locality-sensitive hashing，数据流算法，PageRank和Web链接分析，频繁项集分析，聚类，计算广告，推荐系统，社交网络图，降维和机器学习算法。

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