⑴ 贝叶斯分类技术属于大数据分析技术中的什么技术
贝叶斯分类技山手术属于大数据分析技术中的预测技术。根据查询相关公开信息，主要用于从历史数据中推断或预测新数据逗羡嫌的概率。利用概率来预测未知事件的派斗结果，通过计算每个可能的结果的概率来得出最可能的结果。
⑵ 大数据分析的流程浅析 大数据整理过程分析
大数据分析的流程浅析：大数据整理过程分析
数据整理是数据分析过程中最重要的环节，在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代，数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程，其中数据清洗占据最重要的位置，就是检查数据一致性，处理无效值和缺失值等操作。在大数据时代，这些工作被弱化了，在有些大数据的算法和应用中，基本不再进行数据清洗了，因为大数据的多样化使得其数据。有一定的不精确性。但数据转换和编码过程还是需要的。下面以大数据分析中文本分类的例子，来分析大数据整理的过程。
在本例中，以mahout为大数据分析软件，文本分类算法选用朴素贝叶斯算法(new bayes)，分类对象是来自不同类别的新闻数据。
当我们使用网页爬虫，每小时源源不断的从多个不同类别的新闻网站上取得数据时，取得的这些数据都是文本数据，也就是非结构化数据，这些数据是不需要进行数据清洗过程，但它们在进入到mahout实现的朴素贝叶斯算法时，需要进行必要的数据转换。该转换主要分两个步骤：
1.数据系列化
由于取得的大量的文本数据集中，每个新闻占一个文档，共有无数个小的文件，由于Mahout运行在Hadoop的HDFS上，HDFS是为大文件设计的。如果我们把这些无穷多个小文件都拷贝上去，这样是非常不合适。试想：假设对1000万篇新闻进行分类，难道要拷贝1000w个文件么?这样会使HDFS中运行name node节点的终端崩溃掉。
因此，Mahout采用SequenceFile作为其基本的数据交换格式。其思路是：通过调用mahout内置的解析器，扫描所有目录和文件，并把每个文件都转成单行文本，以目录名开头，跟着是文档出现的所有单词，这样就把无穷多个小文件，转换成一个系列化的大文件。然后把这个大文件，再上传到HDFS上，就可以充分发挥HDFS分布式文件系统的优势。当然，这个转换过程由mahout的内置工具完成，而大数据分析师这个时候只需要把所有的新闻按文件夹分好类放置好，同时运行mahout内置的解析器命令就可以了。
2.文本内容向量化
简单地说就是把文本内容中的每个单词(去除一些连接词后)转换成数据，复杂地说就是进行向量空间模型化(VSM)。该过程使每个单词都有一个编号，这个编号是就它在文档向量所拥有的维度。这个工作在mahout中实现时，大数据分析师也只需要执行其中的一个命令，就可以轻松地实现文本内容的向量化。
有了这些被向量化的数据，再通过mahout的朴素贝叶斯算法，我们就可以对计算机训练出一套规则，根据这个规则，机器就可以对后续收集的新闻数据进行自动的分类了。
从上述文本分类的大数据整理过程可以看出，大数据时代的数据整理过程不再强调数据的精确性，而强调的是对非结构化数据的数量化。当然，不同的大数据分析应用使用的算法也不一样，其数据整理过程也不太一样，但从总体上看，大数据分析的数据整理区别于小数据时代的精确性，而变得更粗放一些。
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⑶ 哪些人工智能技术可以和大数据一起使用
1. 异常来检测
对于任何数据集，可以使用自大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。
2. 贝叶斯定理
贝叶斯定理是指根据已知条件推断事件发生的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前事件的基础上预测。对于大数据分析，这个定理是最有用的，它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。
3. 模式识别
模式识别是一种机器学习技术，用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下，这些模式可以被识别出来，被称为监督学习。
4. 图论
图论建立在图形研究的基础上，图形研究中会使用到各种顶点和边。通过节点关系，可以识别数据模式和关系。该模式对大数据分析人员进行模式识别有一定的帮助。这项研究对任何企业都很重要且有用。
⑷ 数据挖掘十大经典算法（1）——朴素贝叶斯(Naive Bayes)
在此推出一个算法系列的科普文章。我们大家在平时埋头工程类工作之余，也可以抽身对一些常见算法进行了解，这不仅可以帮助我们拓宽思路，从另一个维度加深对计算机技术领域的理解，做到触类旁通，同时也可以让我们搞清楚一些既熟悉又陌生的领域——比如数据挖掘、大数据、机器学习——的基本原理，揭开它们的神秘面纱，了解到其实很多看似高深的领域，其实背后依据的基础和原理也并不复杂。而且，掌握各类算法的特点、优劣和适用场景，是真正从事数据挖掘工作的重中之重。只有熟悉算法，才可能对纷繁复杂的现实问题合理建模，达到最佳预期效果。
本系列文章的目的是力求用最干练而生动的讲述方式，为大家讲解由国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 于2006年12月评选出的数据挖掘领域的十大经典算法。它们包括：
本文作为本系列的第一篇，在介绍具体算法之前，先简单为大家铺垫几个数据挖掘领域的常见概念：
在数据挖掘领域，按照算法本身的行为模式和使用目的，主要可以分为分类(classification)，聚类(clustering)和回归(regression)几种，其中：
打几个不恰当的比方 ：
另外，还有一个经常有人问起的问题，就是 数据挖掘 和 机器学习 这两个概念的区别，这里一句话阐明我自己的认识：机器学习是基础，数据挖掘是应用。机器学习研制出各种各样的算法，数据挖掘根据应用场景把这些算法合理运用起来，目的是达到最好的挖掘效果。
当然，以上的简单总结一定不够准确和严谨，更多的是为了方便大家理解打的比方。如果大家有更精当的理解，欢迎补充和交流。
好了，铺垫了这么多，现在终于进入正题！
作为本系列入门的第一篇，先为大家介绍一个容易理解又很有趣的算法—— 朴素贝叶斯 。
先站好队，朴素贝叶斯是一个典型的 有监督的分类算法 。
光从名字也可以想到，要想了解朴素贝叶斯，先要从 贝叶斯定理 说起。
贝叶斯定理是我们高中时代学过的一条概率学基础定理，它描述了条件概率的计算方式。不要怕已经把这些知识还给了体育老师，相信你一看公式就能想起来。
P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：
其中，P(AB)表示A和B同时发生的概率，P(B)标识B事件本身的概率。
贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)。
而贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。
下面不加证明地直接给出贝叶斯定理：
有了贝叶斯定理这个基础，下面来看看朴素贝叶斯算法的基本思路。
你看，其思想就是这么的朴素。那么，属于每个分类的概率该怎么计算呢？下面我们先祭出形式化语言！
那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做：
因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：
如果你也跟我一样，对形式化语言有严重生理反应，不要怕，直接跳过前面这一坨，我们通过一个鲜活的例子，用人类的语言再解释一遍这个过程。
某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。
现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他最有可能患有何种疾病？
本质上，这就是一个典型的分类问题， 症状 和 职业 是特征属性， 疾病种类 是目标类别
根据 贝叶斯定理
可得
假定"打喷嚏"和"建筑工人"这两个特征是独立的，因此，上面的等式就变成了
这是可以计算的。
因此，这个打喷嚏的建筑工人，有66%的概率是得了感冒。同理，可以计算这个病人患上过敏或脑震荡的概率。比较这几个概率，就可以知道他最可能得什么病。
接下来，我们再举一个朴素贝叶斯算法在实际中经常被使用的场景的例子—— 文本分类器 ，通常会用来识别垃圾邮件。
首先，我们可以把一封邮件的内容抽象为由若干关键词组成的集合，这样是否包含每种关键词就成了一封邮件的特征值，而目标类别就是 属于垃圾邮件 或 不属于垃圾邮件
假设每个关键词在一封邮件里出现与否的概率相互之间是独立的，那么只要我们有若干已经标记为垃圾邮件和非垃圾邮件的样本作为训练集，那么就可以得出，在全部垃圾邮件（记为Trash）出现某个关键词Wi的概率，即 P(Wi|Trash)
而我们最重要回答的问题是，给定一封邮件内容M，它属于垃圾邮件的概率是多大，即 P(Trash|M)
根据贝叶斯定理，有
我们先来看分子：
P(M|Trash) 可以理解为在垃圾邮件这个范畴中遇见邮件M的概率，而一封邮件M是由若干单词Wi独立汇聚组成的，只要我们所掌握的单词样本足够多，因此就可以得到
这些值我们之前已经可以得到了。
再来看分子里的另一部分 P(Trash) ，这个值也就是垃圾邮件的总体概率，这个值显然很容易得到，用训练集中垃圾邮件数除以总数即可。
而对于分母来说，我们虽然也可以去计算它，但实际上已经没有必要了，因为我们要比较的 P(Trash|M) 和 P(non-Trash|M) 的分母都是一样的，因此只需要比较分子大小即可。
这样一来，我们就可以通过简单的计算，比较邮件M属于垃圾还是非垃圾二者谁的概率更大了。
朴素贝叶斯的英文叫做 Naive Bayes ，直译过来其实是 天真的贝叶斯 ，那么他到底天真在哪了呢？
这主要是因为朴素贝叶斯的基本假设是所有特征值之间都是相互独立的，这才使得概率直接相乘这种简单计算方式得以实现。然而在现实生活中，各个特征值之间往往存在一些关联，比如上面的例子，一篇文章中不同单词之间一定是有关联的，比如有些词总是容易同时出现。
因此，在经典朴素贝叶斯的基础上，还有更为灵活的建模方式—— 贝叶斯网络（Bayesian Belief Networks, BBN） ，可以单独指定特征值之间的是否独立。这里就不展开了，有兴趣的同学们可以做进一步了解。
最后我们来对这个经典算法做个点评：
优点：
缺点：
好了，对于 朴素贝叶斯 的介绍就到这里，不知道各位看完之后是否会对数据挖掘这个领域产生了一点兴趣了呢？
⑸ 大数据挖掘的算法有哪些
数据挖掘本质还是机器学习算法
具体可以参见《数据挖掘十大常见算法》
常用的就是：SVM，决策树，朴素贝叶斯，逻辑斯蒂回归等
主要解决分类和回归问题