随机森林算法java

① 学大数据需要什么基础知识和能力

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。

21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。

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数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。

学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括：

1.大数据概念

2.大数据的影响

3.大数据的影响

4.大数据的应用

5.大数据的产业

6.大数据处理架构Hadoop

7.大数据关键技术

8.大数据的计算模式

后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下：

1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop的安装与使用；

2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全；

3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。

一、java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。掌握程度：精通

二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度：熟练。
三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度：熟练。
四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度：精通。
五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapRece。掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度：精通。
六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度：精通。
七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度：精通。
九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法，掌握算法的原理，公式，算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析，保证分析结果的准确性。掌握程度：熟练。
十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构，熟悉Spark的各种应用场景，掌握基于SparkRDD的各种算子的使用；精通SparkStreaming针对流处理的底层原理，熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上，能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度：精通。
十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿，学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程，掌握大数据项目开发的设计思想，数据处理技术手段，解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。

② 使用JAVA透过数据文件实现随机森林的模型构建代码，急需求一个能输出模型的

③ 人工智能，机器学习与深度学习，到底是什么关系

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

二、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

三、机器学习

机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

机器学习的思想并不复杂，它仅仅是对人类生活中学习过程的一个模拟。而在这整个过程中，最关键的是数据。

任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目标函数聚类方法)、决策树(Decision Trees，运用概率分析的一种图解法)、随机森林(Random Forest，运用概率分析的一种图解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神经网络)。

四、深度学习

深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

五、人工智能与机器学习、深度学习的关系

严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。

早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠，但并没有严格的从属关系。

不过如果仅就计算机系内部来说，ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。

深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

所以，如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看，三者关系如下图所示：

机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。

④ 如何让Hadoop结合R语言做大数据分析

R语言和让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？
问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？

a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。
b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。
c. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！
d. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化
d1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？

a. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。
b. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapRece的并行计算框架，高效地完成计算任务。
c. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapRece并行化。Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。
d. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。
虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。

如何让Hadoop结合R语言？

从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。

1）. RHadoop

RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapRece, HDFS, HBase 三个部分。

2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。

3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。

4）.Hadoop调用R

上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。

5. R和Hadoop在实际中的案例

R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapRece化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。

⑤ 算法与程序有何区别和联系

算法是程序的灵魂，算法是你处理一件事的过程跟主要的方法设计，程序是用计算机语言实现了算法的东西，这么讲吧，如果程序是一个人，那么算法就是他的思想，素质，学识等等的精神实力