⑴ 貝葉斯分類技術屬於大數據分析技術中的什麼技術
貝葉斯分類技山手術屬於大數據分析技術中的預測技術。根據查詢相關公開信息，主要用於從歷史數據中推斷或預測新數據逗羨嫌的概率。利用概率來預測未知事件的派斗結果，通過計算每個可能的結果的概率來得出最可能的結果。
⑵ 大數據分析的流程淺析 大數據整理過程分析
大數據分析的流程淺析：大數據整理過程分析
數據整理是數據分析過程中最重要的環節，在大數據分析過程中也是如此。在小數據時代，數據整理包括數據的清洗、數據轉換、歸類編碼和數字編碼等過程，其中數據清洗占據最重要的位置，就是檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等操作。在大數據時代，這些工作被弱化了，在有些大數據的演算法和應用中，基本不再進行數據清洗了，因為大數據的多樣化使得其數據。有一定的不精確性。但數據轉換和編碼過程還是需要的。下面以大數據分析中文本分類的例子，來分析大數據整理的過程。
在本例中，以mahout為大數據分析軟體，文本分類演算法選用樸素貝葉斯演算法(new bayes)，分類對象是來自不同類別的新聞數據。
當我們使用網頁爬蟲，每小時源源不斷的從多個不同類別的新聞網站上取得數據時，取得的這些數據都是文本數據，也就是非結構化數據，這些數據是不需要進行數據清洗過程，但它們在進入到mahout實現的樸素貝葉斯演算法時，需要進行必要的數據轉換。該轉換主要分兩個步驟：
1.數據系列化
由於取得的大量的文本數據集中，每個新聞佔一個文檔，共有無數個小的文件，由於Mahout運行在Hadoop的HDFS上，HDFS是為大文件設計的。如果我們把這些無窮多個小文件都拷貝上去，這樣是非常不合適。試想：假設對1000萬篇新聞進行分類，難道要拷貝1000w個文件么?這樣會使HDFS中運行name node節點的終端崩潰掉。
因此，Mahout採用SequenceFile作為其基本的數據交換格式。其思路是：通過調用mahout內置的解析器，掃描所有目錄和文件，並把每個文件都轉成單行文本，以目錄名開頭，跟著是文檔出現的所有單詞，這樣就把無窮多個小文件，轉換成一個系列化的大文件。然後把這個大文件，再上傳到HDFS上，就可以充分發揮HDFS分布式文件系統的優勢。當然，這個轉換過程由mahout的內置工具完成，而大數據分析師這個時候只需要把所有的新聞按文件夾分好類放置好，同時運行mahout內置的解析器命令就可以了。
2.文本內容向量化
簡單地說就是把文本內容中的每個單詞(去除一些連接詞後)轉換成數據，復雜地說就是進行向量空間模型化(VSM)。該過程使每個單詞都有一個編號，這個編號是就它在文檔向量所擁有的維度。這個工作在mahout中實現時，大數據分析師也只需要執行其中的一個命令，就可以輕松地實現文本內容的向量化。
有了這些被向量化的數據，再通過mahout的樸素貝葉斯演算法，我們就可以對計算機訓練出一套規則，根據這個規則，機器就可以對後續收集的新聞數據進行自動的分類了。
從上述文本分類的大數據整理過程可以看出，大數據時代的數據整理過程不再強調數據的精確性，而強調的是對非結構化數據的數量化。當然，不同的大數據分析應用使用的演算法也不一樣，其數據整理過程也不太一樣，但從總體上看，大數據分析的數據整理區別於小數據時代的精確性，而變得更粗放一些。
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⑶ 哪些人工智慧技術可以和大數據一起使用
1. 異常來檢測
對於任何數據集，可以使用自大數據分析來檢測異常。這里的故障檢測、感測器網路、生態系統分配系統的健康狀況都可以通過大數據技術來檢測。
2. 貝葉斯定理
貝葉斯定理是指根據已知條件推斷事件發生的概率。甚至任何事件的未來也可以在之前事件的基礎上預測。對於大數據分析，這個定理是最有用的，它可以使用過去或歷史數據模式計算客戶對產品感興趣的可能性。
3. 模式識別
模式識別是一種機器學習技術，用於識別一定數量數據中的模式。在訓練數據的幫助下，這些模式可以被識別出來，被稱為監督學習。
4. 圖論
圖論建立在圖形研究的基礎上，圖形研究中會使用到各種頂點和邊。通過節點關系，可以識別數據模式和關系。該模式對大數據分析人員進行模式識別有一定的幫助。這項研究對任何企業都很重要且有用。
⑷ 數據挖掘十大經典演算法（1）——樸素貝葉斯(Naive Bayes)
在此推出一個演算法系列的科普文章。我們大家在平時埋頭工程類工作之餘，也可以抽身對一些常見演算法進行了解，這不僅可以幫助我們拓寬思路，從另一個維度加深對計算機技術領域的理解，做到觸類旁通，同時也可以讓我們搞清楚一些既熟悉又陌生的領域——比如數據挖掘、大數據、機器學習——的基本原理，揭開它們的神秘面紗，了解到其實很多看似高深的領域，其實背後依據的基礎和原理也並不復雜。而且，掌握各類演算法的特點、優劣和適用場景，是真正從事數據挖掘工作的重中之重。只有熟悉演算法，才可能對紛繁復雜的現實問題合理建模，達到最佳預期效果。
本系列文章的目的是力求用最干練而生動的講述方式，為大家講解由國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 於2006年12月評選出的數據挖掘領域的十大經典演算法。它們包括：
本文作為本系列的第一篇，在介紹具體演算法之前，先簡單為大家鋪墊幾個數據挖掘領域的常見概念：
在數據挖掘領域，按照演算法本身的行為模式和使用目的，主要可以分為分類(classification)，聚類(clustering)和回歸(regression)幾種，其中：
打幾個不恰當的比方 ：
另外，還有一個經常有人問起的問題，就是 數據挖掘 和 機器學習 這兩個概念的區別，這里一句話闡明我自己的認識：機器學習是基礎，數據挖掘是應用。機器學習研製出各種各樣的演算法，數據挖掘根據應用場景把這些演算法合理運用起來，目的是達到最好的挖掘效果。
當然，以上的簡單總結一定不夠准確和嚴謹，更多的是為了方便大家理解打的比方。如果大家有更精當的理解，歡迎補充和交流。
好了，鋪墊了這么多，現在終於進入正題！
作為本系列入門的第一篇，先為大家介紹一個容易理解又很有趣的演算法—— 樸素貝葉斯 。
先站好隊，樸素貝葉斯是一個典型的 有監督的分類演算法 。
光從名字也可以想到，要想了解樸素貝葉斯，先要從 貝葉斯定理 說起。
貝葉斯定理是我們高中時代學過的一條概率學基礎定理，它描述了條件概率的計算方式。不要怕已經把這些知識還給了體育老師，相信你一看公式就能想起來。
P(A|B)表示事件B已經發生的前提下，事件A發生的概率，叫做事件B發生下事件A的條件概率。其基本求解公式為：
其中，P(AB)表示A和B同時發生的概率，P(B)標識B事件本身的概率。
貝葉斯定理之所以有用，是因為我們在生活中經常遇到這種情況：我們可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)則很難直接得出，但我們更關心P(B|A)。
而貝葉斯定理就為我們打通從P(A|B)獲得P(B|A)的道路。
下面不加證明地直接給出貝葉斯定理：
有了貝葉斯定理這個基礎，下面來看看樸素貝葉斯演算法的基本思路。
你看，其思想就是這么的樸素。那麼，屬於每個分類的概率該怎麼計算呢？下面我們先祭出形式化語言！
那麼現在的關鍵就是如何計算第3步中的各個條件概率。我們可以這么做：
因為分母對於所有類別為常數，因為我們只要將分子最大化皆可。又因為各特徵屬性是條件獨立的，所以有：
如果你也跟我一樣，對形式化語言有嚴重生理反應，不要怕，直接跳過前面這一坨，我們通過一個鮮活的例子，用人類的語言再解釋一遍這個過程。
某個醫院早上收了六個門診病人，如下表。
現在又來了第七個病人，是一個打噴嚏的建築工人。請問他最有可能患有何種疾病？
本質上，這就是一個典型的分類問題， 症狀 和 職業 是特徵屬性， 疾病種類 是目標類別
根據 貝葉斯定理
可得
假定"打噴嚏"和"建築工人"這兩個特徵是獨立的，因此，上面的等式就變成了
這是可以計算的。
因此，這個打噴嚏的建築工人，有66%的概率是得了感冒。同理，可以計算這個病人患上過敏或腦震盪的概率。比較這幾個概率，就可以知道他最可能得什麼病。
接下來，我們再舉一個樸素貝葉斯演算法在實際中經常被使用的場景的例子—— 文本分類器 ，通常會用來識別垃圾郵件。
首先，我們可以把一封郵件的內容抽象為由若干關鍵片語成的集合，這樣是否包含每種關鍵詞就成了一封郵件的特徵值，而目標類別就是 屬於垃圾郵件 或 不屬於垃圾郵件
假設每個關鍵詞在一封郵件里出現與否的概率相互之間是獨立的，那麼只要我們有若干已經標記為垃圾郵件和非垃圾郵件的樣本作為訓練集，那麼就可以得出，在全部垃圾郵件（記為Trash）出現某個關鍵詞Wi的概率，即 P(Wi|Trash)
而我們最重要回答的問題是，給定一封郵件內容M，它屬於垃圾郵件的概率是多大，即 P(Trash|M)
根據貝葉斯定理，有
我們先來看分子：
P(M|Trash) 可以理解為在垃圾郵件這個范疇中遇見郵件M的概率，而一封郵件M是由若干單詞Wi獨立匯聚組成的，只要我們所掌握的單詞樣本足夠多，因此就可以得到
這些值我們之前已經可以得到了。
再來看分子里的另一部分 P(Trash) ，這個值也就是垃圾郵件的總體概率，這個值顯然很容易得到，用訓練集中垃圾郵件數除以總數即可。
而對於分母來說，我們雖然也可以去計算它，但實際上已經沒有必要了，因為我們要比較的 P(Trash|M) 和 P(non-Trash|M) 的分母都是一樣的，因此只需要比較分子大小即可。
這樣一來，我們就可以通過簡單的計算，比較郵件M屬於垃圾還是非垃圾二者誰的概率更大了。
樸素貝葉斯的英文叫做 Naive Bayes ，直譯過來其實是 天真的貝葉斯 ，那麼他到底天真在哪了呢？
這主要是因為樸素貝葉斯的基本假設是所有特徵值之間都是相互獨立的，這才使得概率直接相乘這種簡單計算方式得以實現。然而在現實生活中，各個特徵值之間往往存在一些關聯，比如上面的例子，一篇文章中不同單詞之間一定是有關聯的，比如有些詞總是容易同時出現。
因此，在經典樸素貝葉斯的基礎上，還有更為靈活的建模方式—— 貝葉斯網路（Bayesian Belief Networks, BBN） ，可以單獨指定特徵值之間的是否獨立。這里就不展開了，有興趣的同學們可以做進一步了解。
最後我們來對這個經典演算法做個點評：
優點：
缺點：
好了，對於 樸素貝葉斯 的介紹就到這里，不知道各位看完之後是否會對數據挖掘這個領域產生了一點興趣了呢？
⑸ 大數據挖掘的演算法有哪些
數據挖掘本質還是機器學習演算法
具體可以參見《數據挖掘十大常見演算法》
常用的就是：SVM，決策樹，樸素貝葉斯，邏輯斯蒂回歸等
主要解決分類和回歸問題