手機數據演算法大講解

『壹』 需要掌握哪些大數據演算法

數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。

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『貳』 大數據演算法有哪些

大數據是一個很廣的概念，並沒有大數據演算法這種東西，您估計想問的是大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯
超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. 回歸
LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型（使用在線梯度下降法）。
3.決策樹
DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點和數據是否線性可分的問題，此外，RF在很多分類問題中經常表現得最好，且速度快可擴展，也不像SVM那樣需要調整大量的參數，所以最近RF是一個非常流行的演算法。
4.支持向量機
很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。

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『叄』 手機流量計算公式

計算公式如下：

1GB=1024MB

1MB=1024KB

1KB=1024 B(位元組)

一個英文字所需要1B，而一個漢字需要2B，一張圖片一般幾KB。用手機上的網頁一般來說是幾十Kb/每頁，也就是幾萬B。

(3)手機數據演算法大講解擴展閱讀：

「移動數據流量」不包含通過WLAN、CSD等其他方式上網所產生的流量，不包含按內容計費的數據增值業務（彩信、號薄管家、全曲下載、快訊等）所核減的數據流量，也不包含Blackberry、Pushmail 、M2M等集團客戶及行業應用所產生的數據流量。

移動數據流量單位轉換關系： 1024Byte=1KB；1024KB=1MB ；1024MB=1GB；1024GB=1TB。

『肆』 數據快速比較演算法

你想知道每位相不相同嗎？我看你這是二級制數吧，如果是二進制可以用位運算的異或，相同為0，不同為1，這是最快的了，時間復雜度為O(1)，掩碼的操作都是用位運算的，不用什麼查找。
如果你不知道位運算是啥，還是自己網路一下吧

『伍』 大數據核心演算法有哪些

1、A* 搜索演算法——圖形搜索演算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發式的估算，為每個節點估算通過該節點的最佳路徑，並以之為各個地點排定次序。演算法以得到的次序訪問這些節點。因此，A*搜索演算法是最佳優先搜索的範例。
2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳優先搜索演算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。

3、二分查找(Binary Search)——在線性數組中找特定值的演算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。

4、分支界定演算法(Branch and Bound)——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的演算法，特別是針對離散、組合的最優化。

5、Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數最大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。

6、數據壓縮——採取特定編碼方案，使用更少的位元組數(或是其他信息承載單元)對信息編碼的過程，又叫來源編碼。

7、Diffie-Hellman密鑰交換演算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以後可與一個對稱密碼一起，加密後續通訊。

8、Dijkstra演算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短演算法。

9、離散微分演算法(Discrete differentiation)。

『陸』 手機流量怎麼計算

您好！手機上網流量的計算單位主要是MB、KB，單位之間的換算規則是：1GB=1024MB，1MB=1024KB，1KB=1024B，1B（位元組）=8bits（比特）。