深入解析大数据AI核心算法：遗忘算法

数据挖掘十大经典算法之CART 第十章 CART 本章深入探讨数据挖掘十大经典算法之一：CART。内容基于 The Top 10 Algorithms in Data Mining 教材第十章，以23页的篇幅对CART进行详细阐述，涵盖16个小节，并采用英文讲解。

核心算法tBitmaps tbitmap_init/bitmap_free：创建与释放一个位图（8*n个位为单位） tbitmap_set_bit/bitmap_fast_test_and_set：设置位图的一个位 tbitmap_clear_all/bitmap_set_all：清空或全部设置一个位图 tbitmap_cmp：对两个位图的特定位比较 tJoin Buffer 如果存在条件过滤，则第一次过滤完的记录将放入Join Buffer，避免第二次再判断 tSort Buffer 算法一：将排序字段和主键放入Sort Buffer排序，按照结果用主键取出数据返回 算法二：将整行数据放入S

探索大数据核心技术 NoSQL 数据库: 摆脱传统关系型数据库束缚，拥抱灵活数据模型，实现高效存储与检索。 MapReduce: 分而治之，并行计算，海量数据处理难题迎刃而解。 分布式存储: 数据洪流轻松驾驭，稳定可靠地存储与管理庞大数据集。 机器学习: 揭秘数据背后的模式，预测未来趋势，助力智能决策。 自然语言处理: 解读文本信息，赋予机器理解人类语言的能力。 数据可视化: 化繁为简，洞察数据奥秘，以直观方式呈现复杂信息。

涉及数学领域中多种算法模型，非常适合学习大数据算法的学生们。

大数据日知录：架构与算法 这份清晰的PDF资料将带您深入大数据的世界，探索其架构与算法的奥秘。

深入解析大数据核心技术与应用 本篇将深入剖析大数据技术的核心原理，揭示其内部运作机制。主要涵盖以下关键技术： 1. Hadoop 分布式处理 MapReduce: 探究其分而治之的思想，解析其如何将任务分解为多个子任务，并行处理，最终汇总结果。 YARN (Yet Another Resource Negotiator): 了解其资源管理机制，如何高效分配集群资源，以确保任务的顺利执行。 2. 分布式存储 HDFS (Hadoop Distributed File System): 详解其架构，包括数据块、NameNode 和 DataNode，阐明其如何保证数据的高可靠性和高可用性。

这里分享了经过改进的steger算法的实现代码，使用matlab编写，方便大家学习和使用。

数学建模竞赛中，蒙特卡罗算法是一种基于概率统计原理的常见算法，利用计算机强大的计算能力进行随机抽样或模拟，用于估计问题的解。数据处理算法如数据拟合、参数估计、插值等，帮助理解数据特征并支持后续分析建模。规划类算法如线性规划、整数规划等解决最优化问题，应用于资源分配和成本优化。图论算法解决网络结构问题，动态规划、回溯搜索等算法处理复杂问题。这些算法在不同竞赛题目中发挥关键作用。

大数据挖掘的核心知识点详解 一、大数据挖掘概览 大数据挖掘是指从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。随着互联网技术的发展和普及，每天产生的数据量呈指数级增长，如何从这些海量数据中提取出有用的信息成为了企业和研究者关注的焦点。 二、分布式文件系统与MapReduce 分布式文件系统：在处理大数据时，传统的文件存储方式已无法满足需求。分布式文件系统（如Hadoop HDFS）通过将数据分割成多个块并分布在网络中的不同节点上进行存储，从而实现大规模数据的高效存储与访问。 MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它将复杂的计算任务分解为Map（映射）和Reduce