AWS 亚马逊 大数据分析与机器学习
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Web Service
Java Client HBase API
Hive\Sqoop
MapReduce Storm Spark
Yarn
HDFS
������ 机器, 学习, 雨, 大数据, 分析 <������ 机器, 学习, 与, 大数据, 分析
������ ������ = ������ ������������������������1 ∗ ������ ������������������������2 |������������������������1 ∗ ������ ������������������������3 ������������������������2 … … ������ ������������������������������ ������������������������������−1 把马尔科夫二元模型变成三元以上模型 ������ ������ = ������ ������������������������1 ∗ ������ ������������������������2 |������������������������1 ∗ ������ ������������������������3 ������������������������2 , ������������������������1 … … ������ ������������������������������ ������������������������������−1 , ������������������������������−2
随着计算机和互联网的广泛应用，计算机 可处理的自然语言文本数量空前增长，面 向海量信息的文本挖掘、信息提取、跨语 言信息处理、人机交互等应用需求急速增
长，自然语言处理研究必将对我们的生活
产生深远的影响。
罗塞塔石碑 古埃及托勒密王朝著名石碑
������ ������ = ������(������������������������1 , ������������������������2 , ������������������������3 , ������������������������4 , … , ��wenku.baidu.com��������������������������� ) ������ ������ = ������ ������������������������1 ∗ ������ ������������������������2 |������������������������1 ∗ ������ ������������������������3 ������������������������1 , ������������������������2 … … … … ������ ������������������������������ ������������������������1 , ������������������������2 , … … , ������������������������������−1
物以类聚，人以群分：
比喻同类的东西常聚在一起，志同道合
的人相聚成群，反之就分开。
出自《战国策·齐策三》《周易·系辞上》
--------刘向（公元前77年 -公元前6年）
10000
15000
20000
25000
30000
35000
5000
0 1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248 261 274 287 300 313 326 339 352 365 378 391 404 417 430 443 456
通过马尔科夫假设，把公式简化成马尔科夫二元模型
������ ������ = ������ ������������������������1 ∗ ������ ������������������������2 |������������������������1 ∗ ������ ������������������������3 ������������������������2 … … ������ ������������������������������ ������������������������������−1 ������ 大数据, 分析, 预计, 气血, 洗 <������ 大数据, 分析, 与, 机器, 学习