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- ¿Cómo combinar Hadoop con el lenguaje R para el análisis de big data? r language y Hadoop nos hacen darnos cuenta del poder de dos tecnologías en sus respectivos campos. Muchos desarrolladores harán las dos preguntas siguientes desde una perspectiva informática. Pregunta 1: La familia Hadoop es tan poderosa, ¿por qué debería combinarse con el lenguaje R? \x0d\Pregunta 2: Mahout también puede realizar minería de datos y aprendizaje automático. ¿Cuál es la diferencia con el lenguaje R? Permítanme intentar responder: Pregunta 1: La familia Hadoop es tan poderosa, ¿por qué debería combinarse con el lenguaje R? \ x0d \ \ x0d \ a. La fuerza de la familia Hadoop radica en el procesamiento de big data, haciendo posibles cosas que originalmente eran imposibles (cálculo de volúmenes de datos TB y PB). La fuerza del lenguaje\x0d\b R radica en el análisis estadístico. Antes de Hadoop, teníamos que tomar muestras, probar hipótesis y realizar regresiones en el procesamiento de big data. El lenguaje R ha sido durante mucho tiempo dominio exclusivo de los estadísticos. \x0d\C Como se puede ver en los puntos A y B, hadoop se centra en el análisis de datos totales, mientras que el lenguaje R se centra en el análisis de datos de muestra. ¡Al juntar las dos tecnologías, se complementan perfectamente! \x0d\d Escenario de simulación: analizar los registros de acceso del sitio web de noticias de 1 PB y predecir cambios de tráfico futuros\x0d\d1: al analizar una pequeña cantidad de datos, usar el lenguaje R para establecer un modelo de regresión para los objetivos comerciales y definir indicadores d2: usar. Hadoop para extraer datos de datos de registros masivos. Extraiga el indicador D3 de la base de datos. Utilice el modelo de lenguaje R para probar y ajustar los datos del indicador. En la mente de los desarrolladores de computadoras, todo lo hace Hadoop. Sin modelos de datos y pruebas, los "resultados previstos" son definitivamente cuestionables. Según el pensamiento de los estadísticos, todo se hace con R y los "resultados previstos" obtenidos mediante muestreo deben ser problemáticos. Por lo tanto, la combinación de los dos es la dirección inevitable de la industria, la intersección de la industria y la academia, y también proporciona un espacio de imaginación infinito para talentos interdisciplinarios. Pregunta 2: Mahout también puede realizar minería de datos y aprendizaje automático. ¿Cuál es la diferencia entre este y el lenguaje R? \x0d\\x0d\a. Mahout es un marco de algoritmo para minería de datos y aprendizaje automático basado en Hadoop. El objetivo de Mahout también es resolver problemas de computación de big data. \ x0d \ b Los algoritmos actualmente admitidos por mahout incluyen filtrado colaborativo, algoritmo de recomendación, algoritmo de agrupamiento, algoritmo de clasificación, LDA, Bayes ingenuo y bosque aleatorio. La mayoría de los algoritmos anteriores son algoritmos de distancia. Después de la descomposición matricial, el marco informático paralelo de MapReduce se puede utilizar por completo para completar tareas informáticas de manera eficiente. \x0d\c. El punto en blanco de Mahout es que existen muchos algoritmos de minería de datos y es difícil paralelizar MapReduce. Todos los modelos existentes de Mahout son modelos generales y los resultados del cálculo solo serán ligeramente mejores que los resultados aleatorios en proyectos utilizados directamente. El desarrollo secundario de Mahout requiere una base técnica profunda en JAVA y Hadoop. Lo mejor es tener conocimientos básicos como "Álgebra lineal", "Probabilidad y estadística" e "Introducción a los algoritmos". Así que realmente no es fácil desempeñar el papel de mahout. \x0d\d El lenguaje R también proporciona la mayoría de los algoritmos admitidos por Mahout (excepto los algoritmos propietarios) y también admite una gran cantidad de algoritmos que Mahout no admite. La tasa de crecimiento de los algoritmos es n veces más rápida que Mahout. El desarrollo es simple, la configuración de parámetros es flexible y la velocidad de operación para conjuntos de datos pequeños es muy rápida. \x0d\Aunque Mahout también puede realizar minería de datos y aprendizaje automático, no se superpone con la especialización en lenguaje R. Sólo combinando las fortalezas de cientos de escuelas y eligiendo la tecnología adecuada en el campo correcto podremos realmente crear software con calidad y cantidad garantizadas. \x0d\\x0d\¿Cómo combinar Hadoop con el lenguaje R? \x0d\\x0d\ De la sección anterior podemos ver que Hadoop y el lenguaje R pueden complementarse entre sí, pero el escenario introducido es que Hadoop y el lenguaje R procesan sus propios datos respectivamente. Una vez que haya demanda en el mercado, las empresas naturalmente llenarán el vacío. \x0d\\x0d\1).
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- ¿Cómo redactar un buen informe de propuesta para estudiantes de posgrado (incluidos estudiantes de doctorado) y determinar el tema? Generalmente, los tutores definirán un ámbito para los estudiantes en función de su experiencia profesional y los requisitos del proyecto. Este ámbito es el ámbito de investigación general (también llamado campo de investigación). Por ejemplo: evaluación del estado del transformador. (La carga de trabajo de dibujar un círculo es enorme. Si el camarada Xiaoping no hubiera dibujado un círculo en Shenzhen, Shenzhen no se habría transformado de un pequeño pueblo de pescadores a una súper metrópoli. Para el periódico, la calidad del dibujo del círculo determina lo que harás. hacer en el futuro. ¿Cuántas malas acciones se evitarán?) Algunos instructores hacen este círculo más grande o más pequeño, dependiendo enteramente de la comprensión del problema por parte del instructor. En términos generales, si el supervisor tiene una comprensión más profunda, el círculo será más pequeño y será más fácil comenzar su trabajo de investigación. Si puedes señalar eso, el instructor ya es bastante poderoso, como el profesor Cui de nuestra escuela. Para la mayoría de los tutores, su estatus académico y sus logros no están a la vanguardia de la investigación académica internacional y no pueden alcanzar un nivel preciso, pero está bien señalar la dirección y el alcance generales, lo que puede ahorrarle mucho tiempo al iniciar el proyecto. de problemas. Si el instructor ni siquiera hace el trabajo de dibujar círculos, entonces tienes que guiarte tú mismo. Autodirigido significa que incluso ha hecho el trabajo de dibujar círculos y elige el tema usted mismo (un atajo es ir a la revista internacional autorizada [IF mayor que 3.0] para leer la reseña, donde generalmente hay comentarios relevantes sobre Métodos o problemas de campo. Elija uno con el que pueda comenzar, se recomienda no buscar literatura china para reducir la probabilidad de "muerte"). Hay tres requisitos para redactar un título: 1. El título no debe ser demasiado largo (menos de 20 palabras): exprese de qué se trata el plan en términos mínimos de ingeniería. En segundo lugar, el título debe ser claro: evite el uso de verbos activos, valores numéricos y signos de puntuación. En tercer lugar, enlace con palabras clave: el tema debe contener más de una de las palabras clave enumeradas. Con el tema seleccionado se inicia el trabajo de búsqueda de información y lectura de literatura, partiendo de los siguientes aspectos: (1) Antecedentes y significado - ¿por qué? Describa el origen y los antecedentes relevantes del problema y dé las razones por las que vale la pena hacerlo. ¿Qué problema aborda este artículo? Siempre hay problemas en la práctica de producción y siempre hay obstáculos en el camino para lograr algo, y debemos hacer todo lo posible para eliminarlos. ¿Qué problemas actuales existen en su área de investigación? ¿Qué problemas hay que resolver en la rama que planeas estudiar? ¿Es necesario resolver cuellos de botella, como la baja eficiencia de producción? ¿No es cómodo de usar? ¿Muchas deficiencias? ¿Se necesita mucho tiempo? ¿Precio alto? No puede satisfacer las necesidades de producción y de vida. ¿Por qué tiene sentido esta pregunta? (Por supuesto, es significativo eliminar los efectos adversos en la economía y la sociedad, como ahorrar mano de obra y dinero, mejorar la eficiencia, lograr la justicia, reducir las pérdidas económicas, etc., se puede mirar desde cualquier ángulo). Aspectos principales: 1 Implicaciones teóricas científicas que incluyen nuevos modelos y métodos. . . O mejores resultados, la mejora y ampliación de nuevos métodos son beneficiosas para otras investigaciones. 2 La importancia social incluye contribuciones al país y a la industria, y también se pueden mencionar los antecedentes. (2) Estado actual de la investigación: ¿cuál es? ¿Qué han hecho otros para resolver este problema? (Según la revisión de la literatura, el resumen depende de los detalles de la literatura científica). Escribir estos contenidos en el informe de la propuesta no solo puede demostrar el estado y el valor de la investigación, sino también mostrar si el investigador tiene una buena comprensión del tema. investigación. En cualquier investigación científica, debemos tener una comprensión clara del estado actual de la investigación sobre este tema. Comience describiendo brevemente el problema que desea investigar. ¿Qué es esto? ¿Quiénes son las personas e instituciones que realizan investigaciones? ¿Cómo lo hicieron? ¿Hasta qué punto? ¿Qué problemas se resolvieron? ¿Hasta qué punto está resuelto? ¿Hay algo que no se ha resuelto o no se resolvió bien? (Como mejorar la precisión del método, mejorar los beneficios económicos, etc., y al leer las conclusiones de la literatura, hay muchos factores que afectan un problema. Estos documentos a menudo solo cubren partes, y las partes no consideradas son las que usted puede necesitar o puede hacer). En definitiva, expresar el nivel de la investigación, cuáles son las deficiencias y en qué dirección se está desarrollando. Esto conduce naturalmente al estatus del tema a estudiar en este campo, mostrando su importancia. Por supuesto, estos deben estar respaldados por la literatura correspondiente (la literatura indexada en el artículo, como fuente de esta oración, también es la base y fundamento de nuestra investigación) (1) (2) a menudo se denomina revisión de la literatura y toma aproximadamente 3 meses. Utilice el tiempo para leer una gran cantidad de literatura y resumirla para sentar las bases de su trabajo.
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