数据流机器学习 MOA实例--聚文网

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内容简介

本书首先简要介绍了机器学习的主题，包括大数据挖掘、数据流挖掘的基本方法，以及一个简单的MOA示例。接下来针对sketch技术、分类、集成方法、回归、聚类和频繁模式挖掘进行了更详细的讨论。本书最后讨论了MOA软件，涵盖MOA图形用户界面、命令行、MOA API的使用以及MOA中新方法的开发。对于那些想要使用数据流挖掘的读者、数据流挖掘的研究人员，以及想要为MOA创建新算法的程序员来说，本书将是一个重要的参考指南。

作者简介

译者序
前言
第一部分概述
第1章简介
1.1大数据
1.1.1工具：开源革命
1.1.2大数据带来的挑战
1.2实时分析
1.2.1数据流
1.2.2时间和内存
1.2.3应用一览
1.3关于本书
第2章大数据流挖掘
2.1算法
2.2分类算法
2.2.1如何在数据流中评估分类器
2.2.2多数类分类器
2.2.3无变化分类器
2.2.4惰性分类器
2.2.5朴素贝叶斯分类器
2.2.6决策树分类器
2.2.7集成分类器
2.3回归算法
2.4聚类算法
2.5频繁模式挖掘
第3章MOA的实际操作介绍
3.1入门开始
3.2分类模型的图形用户界面
3.3用命令行操作
第二部分数据流挖掘
第4章数据流和Sketch数据结构
4.1背景知识：近似算法
4.2集中不等式
4.3取样
4.4统计总数
4.5去重统计
4.5.1线性计数
4.5.2科恩对数计数器
4.5.3Flajolet-Martin计数器和HyperLogLog算法
4.5.4应用：图论的计算距离函数
4.5.5讨论：对数与线性
4.6频率问题
4.6.1SpaceSavingsketch
4.6.2CM-Sketch算法
4.6.3CountSketch算法
4.6.4时刻计算
4.7滑动窗口的指数矩形图
4.8分布式sketch计算的可合并性
4.9一些技术方面的讨论和其他资料
4.9.1哈希函数
4.9.2创建（ε，δ）近似算法
4.9.3其他sketch技术
4.10练习
第5章处理变化
5.1数据流中变化的定义
……
第三部分MOA软件
参考文献

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