不懂算法学习大数据_如何看懂别人强化学习的开源算法,并将自己的数据集训练进去 - CSDN
  • 由于大数据技术涉及内容太庞杂,大数据应用领域广泛,而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大,难以三言两语说清楚,本文从数据科学和大数据关键技术体系角度,来说说大数据的核心技术什么,到底要怎么学习它...
    数据科学家走在通往无所不知的路上,走到尽头才发现,自己一无所知。”
    最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术?大数据怎么入门?怎么做大数据分析?数据科学需要学习那些技术?大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂,大数据应用领域广泛,而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大,难以三言两语说清楚,本文从数据科学和大数据关键技术体系角度,来说说大数据的核心技术什么,到底要怎么学习它,以及怎么避免大数据学习的误区,大家参考一下。
    1.大数据应用的目标是普适智能
    要学好大数据,首先要明确大数据应用的目标,我曾经讲过大数据就好比万金油,像百度几年前提的框计算,这个框什么都能往里装。为什么会这样,因为大数据这个框太大,其终极目标是利用一系列信息技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化,最终走向普适的人机智能融合!这不仅是传统信息化管理的扩展延伸,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。通过大数据应用,面向过去,发现数据规律,归纳已知;面向未来,挖掘数据趋势,预测未知。从而提高人们对事物的理解和决策处置能力,最终实现社会的普适智能。不管是商业智能,机器智能,人工智能,还是智能客服,智能问答,智能推荐,智慧医疗、智慧交通等相关技术和系统,其本质都是朝着这一目标在演进。随着云计算平台和大数据技术的高速发展,获得大数据基础设施建设相关技术和支持越来越容易。同时,移动互联网和物联网技术所具备的全面数据采集能力,客观上促进了大数据的积累和爆发。总之大数据就是个大框,什么都能往里装,大数据源的采集如果用传感器的话离不开物联网、大数据源的采集用智能手机的话离不开移动互联网,大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算,大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢,需要做并行计算和分布式计算扩展,大数据要自动特征工程离不开深度学习、大数据要互动展示离不开可视化,而面向特定领域和多模态数据的大数据分析技术更是十分广泛,金融大数据、交通大数据、医疗大数据、安全大数据、电信大数据、电商大数据、社交大数据,文本大数据、图像大数据、视频大数据…诸如此类等等范围太广,所以首先我们要搞清楚大数据应用的核心目标,这个明确之后,才利于结合不同行业特点把握住共性关键技术,从而有针对性的学习。

    1 国外大数据企业关系图,传统信息技术企业也在向智能化发展,与新兴大数据企业互为竞争和支持。
    2.从大数据版图看数据科学及其关键技术体系
    明确大数据应用目标之后,我们再看看数据科学(Data Science),数据科学可以理解为一个跨多学科领域的,从数据中获取知识的科学方法,技术和系统集合,其目标是从数据中提取出有价值的信息,它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学,统计,模式识别,机器学习,人工智能,深度学习,数据可视化,数据挖掘,数据仓库,以及高性能计算等。图灵奖得主Jim Gray把数据科学喻为科学的“第四范式”(经验、理论、计算和数据驱动),并断言因为信息技术的影响和数据的泛滥增长,未来不管什么领域的科学问题都将由数据所驱动。
    2 典型的数据科学过程:包括原始数据采集,数据预处理和清洗,数据探索式分析,数据计算建模,数据可视化和报表,数据产品和决策支持等。
    传统信息化技术多是在结构化和小规模数据上进行计算处理,大数据时代呢,数据变大了,数据多源异构了,需要智能预测和分析支持了,所以核心技术离不开机器学习、数据挖掘、人工智能等,另外还需考虑海量数据的分布式存储管理和机器学习算法并行处理,所以数据的大规模增长客观上促进了DT(Data Technology)技术生态的繁荣与发展,包括大数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。可见DT这种新技术泛型生态下的大数据版图十分庞杂,当然也有泡沫的成分存在,这个版图也会时刻处于变化之中,就像PC时代的应用程序,互联网上的网站,移动互联网的APP,大数据时代的技术和产品也正处于优胜劣汰的过程。下面我们来看2017版的大数据版图:
    3 国外和国内中关村大数据产业版图(包括数据、技术、应用、企业等)
    上述大数据版图基本涵盖了国外大数据相关技术和产业链(国内中关村版的大数据技术和企业还是太少,多是传统信息技术企业在凑数),从大数据源,开源技术框架,大数据基础设施建设,大数据核心的计算挖掘分析,大数据行业应用等方面进行了相关技术、产品和企业的展示。大数据产业链从数据源〉开源技术〉基础设施〉分析计算〉行业应用到产品落地,每个链条环节和下辖的细分内容都涉及大量数据分析技术。不管是学习技术还是开发产品,分析和理解这个大数据产业版图都十分必要。版图细节不做赘述,我们重点从学习的角度来看DT(Data technology)技术泛型下包括那些核心技术,各技术领域之间是什么样的逻辑关系,这是学习大数据首先要搞清楚的问题:
    (1)机器学习(machine learning):首先我们说说机器学习,为什么先说它,因为机器学习是大数据处理承上启下的关键技术,机器学习往上是深度学习、人工智能,机器学习往下是数据挖掘和统计学习。机器学习属于计算机和统计学交叉学科,核心目标是通过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评估等一系列算法实现让计算机拥有对数据进行自动分类和预测的功能,机器学习领域包括很多种类的智能处理算法,分类、聚类、回归、相关分析等每类下面都有很多算法进行支撑,如SVM,神经网络,Logistic回归,决策树、EM、HMM、贝叶斯网络、随机森林、LDA等,无论是网络排名的十大算法还是二十大算法,都只能说是冰山一角,随着深度学习核心技术的突破性发展,机器学习算法得以高速扩张;总之大数据处理要智能化,机器学习是核心的核心,深度学习、数据挖掘、商业智能、人工智能,大数据等概念的核心技术就是机器学习,机器学习用于图像处理和识别就是机器视觉,机器学习用于模拟人类语言就是自然语言处理,机器视觉和自然语言处理也是支撑人工智能的核心技术,机器学习用于通用的数据分析就是数据挖掘。深度学习(deep learning)是机器学习里面现在比较火的一个子领域,属于原来人工神经网络算法的一系列变种,由于在大数据条件下图像,语音识别等领域的学习效果显著,有望成为人工智能取得突破的关键性技术,所以各大研究机构和IT巨头们都对其投入了极大的关注。
    (2)数据挖掘(data mining),数据挖掘可以说是机器学习的一个超集,是一个较为宽泛的概念,类似于采矿,要从大量矿石里面挖出宝石,从海量数据里面挖掘有价值有规律的信息同理。数据挖掘核心技术来自于机器学习领域,如深度学习是机器学习中一类比较火的算法,当然也可以用于数据挖掘。还有传统的商业智能(BI)领域也包括数据挖掘,OLAP多维数据分析可以做挖掘分析,甚至Excel基本的统计分析也可以做挖掘。关键是你的技术能否真正挖掘出有用的信息,然后这些信息可以指导决策。数据挖掘的提法比机器学习要早,应用范围要广,数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术,互为支撑,为大数据处理提供相关模型和算法,而模型和算法是大数据处理的关键,探索式交互式分析、可视化分析、数据的采集存储和管理等都较少用到学习模型。
    (3)人工智能(artifical intelligence),AI和大数据是相互促进的关系,一方面,AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法,如近几年的深度学习一系列技术(强化学习、对抗学习等)和方法;另一方面,大数据为AI的发展提供了新的动力和燃料,数据规模大了之后,传统机器学习算法面临挑战,要做并行化、要加速要改进。AI的终极目标是机器智能化拟人化,机器能完成和人一样的工作,人脑仅凭几十瓦的功率,能够处理种种复杂的问题,怎样看都是很神奇的事情。虽然机器的计算能力比人类强很多,但人类的理解能力,感性的推断,记忆和幻想,心理学等方面的功能,机器是难以比肩的,所以机器要拟人化很难单从技术角度把人工智能讲清楚。人工智能与机器学习的关系,两者的相当一部分技术、算法都是重合的,深度学习在计算机视觉和棋牌走步等领域取得了巨大的成功,比如谷歌自动识别一只猫,谷歌的AlpaGo还击败了人类顶级的专业围棋手等。但深度学习在现阶段还不能实现类脑计算,最多达到仿生层面,情感,记忆,认知,经验等人类独有能力机器在短期难以达到。
    (4)其它大数据处理基础技术,如图4,大数据基础技术包括计算机科学相关如编程、云计算、分布式计算、系统架构设计等方向,还有机器学习的理论基础包括如算法、数据结构、概率论、代数、矩阵分析、统计学习、特征工程等方面;商业分析与理解如领域知识管理、产品设计、可视化等技术;数据管理如数据采集、数据预处理、数据库、数据仓库、信息检索、多维分析、分布式存储等技术。这些理论与技术是为大数据的基础管理、机器学习和应用决策等多个方面服务的。
    4 数据科学的技术维度
    上图是数据科学的5个技术维度,基本涵盖了数据科学的关键支撑技术体系,从数据管理、计算机科学基础理论技术、数据分析、商业理解决策与设计几个方面进行了数据科学相关技术的梳理,其中计算机科学基础理论方法与数据分析两个板块的学习内容是最多的,也是最重要的。现阶段的大数据产品和服务多是在数据管理版块,分析板块和业务决策板块的对接是数据科学和大数据产业后续发展的关键突破点。另外图中的Art&Design版块只列了交通沟通和可视化,其实还不够,这个艺术(Art)还说明了数据科学与传统信息化技术的本质不同,数据科学的核心能力是根据问题提出设想,再把设想转化为学习模型,这种能力是要讲艺术的,没有这样的设计艺术,计算机要智能化不是那么容易。为什么上升为艺术了?因为经验告诉我们,把现实问题转化为模型没有标准答案,可选的模型不只一种,技术路线多样,评价指标也有多个维度,甚至优化方法也有很多种,机器学习的本质就是在处理这门艺术,给定原始数据、限制条件和问题描述,没有标准答案,每种方案的选择就是一种设想假设,需要具备利用精确的测试和实验方法来验证和证伪这些假设的能力,从这个层面讲,未来所有科学问题以及商业、政府管理决策问题都将是数据科学问题,而机器学习是数据科学的核心。
    3.大数据盲人摸象:如何构建完整的知识结构和分析能力
    从数字化、信息化、网络化到未来的智能化时代,移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等前沿信息技术领域,逐个火了一遍。也代表了信息技术发展的大趋势,什么是大数据,大数据的技术范畴及其逻辑关系,估计很多人都是根据自己所熟悉的领域在盲人摸象(如图5)。其实我这里讲的盲人摸象并不是贬义,毕竟一个领域的学习到精通就是从盲人摸象式开始的。大数据、数据科学都是很虚的一个概念,分析目标和采用技术都包罗万象,就好比写程序,分前端和后端,分B/S和C/S,分嵌入式、企业应用和APP等,开发语言更是有数十种,不同方向所需要的技术也是大不相同。
    图5 大数据盲人摸象
    所以怎么从点到面,构建大数据领域完整的知识结构和分析能力至关重要,某方面的技术和语言只是工具而已。大数据知识结构,就是既有精深的大数据基础理论知识,又有广博的知识面和应用全局观,具有大数据产业发展所需要的最合理、最优化、最关键的核心技术与知识体系。通过合理的知识结构和科学的大数据思维方法,提高大数据分析实战技能。这个目标很大,但还是可以达到的,首先要搞清楚大数据产业链的情况,接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系,最后定下学习目标和应用方向,是面对什么行业的数据,是关注存储还是机器学习,数据规模是什么量级,数据类型是文本、图像、网页还是商业数据库?每个方向所用技术有较大差异,需要找准学习的兴趣点和切入点。
    6 大数据技术栈与学习路线参考图
    上面这个大数据技术栈和学习路线图,可以说是一个大数据学习的总纲,专业性很强,值得初学者深入研究和理解,对我在前面提到的数据科学技术体系来讲,是更丰富的补充。比如基础学习部分包括线性代数、关系代数、数据库基础、CAP理论、OLAP、多维数据模型、数据预处理ETL等都分析得很到位。总之大数据学习不能像炒菜一样,等到把所有材料准备好了才下锅(因为这个领域技术体系庞杂应用目标广泛,就算学个十年二十年也难以掌握其大部分核心理论技术),而是结合自己的兴趣或工作需求,找一个点猛扎进去,掌握这个点的相关技术,深入理解其分析的流程、应用和评价等环节,搞透彻一个点之后,再以点带面,举一反三,逐步覆盖大数据各个领域,从而构建完整的知识结构和技术能力体系,这才是大数据学习的最佳路径。
    4.大数据要怎么学:数据科学特点与大数据学习误区
    (1)大数据学习要业务驱动,不要技术驱动:数据科学的核心能力是解决问题。大数据的核心目标是数据驱动的智能化,要解决具体的问题,不管是科学研究问题,还是商业决策问题,抑或是政府管理问题。所以学习之前要明确问题,理解问题,所谓问题导向、目标导向,这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用,这样才有针对性,言必hadoop,spark的大数据分析是不严谨的。不同的业务领域需要不同方向理论、技术和工具的支持。如文本、网页要自然语言建模,随时间变化数据流需要序列建模,图像音频和视频多是时空混合建模;大数据处理如采集需要爬虫、倒入导出和预处理等支持,存储需要分布式云存储、云计算资源管理等支持,计算需要分类、预测、描述等模型支持,应用需要可视化、知识库、决策评价等支持。所以是业务决定技术,而不是根据技术来考虑业务,这是大数据学习要避免的第一个误区。
    (2)大数据学习要善用开源,不要重复造轮子:数据科学的技术基因在于开源。IT前沿领域的开源化已成不可逆转的趋势,Android开源让智能手机平民化,让我们跨入了移动互联网时代,智能硬件开源将带领跨入物联网时代,以Hadoop和Spark为代表的大数据开源生态加速了去IOE(IBM、ORACLE、EMC)进程,倒逼传统IT巨头拥抱开源,谷歌和OpenAI联盟的深度学习开源(以Tensorflow,Torch,Caffe等为代表)正在加速人工智能技术的发展。数据科学的标配语言R和Python更是因开源而生,因开源而繁荣,诺基亚因没把握开源大势而衰落。为什么要开源,这得益于IT发展的工业化和构件化,各大领域的基础技术栈和工具库已经很成熟,下一阶段就是怎么快速组合、快速搭积木、快速产出的问题,不管是linux,anroid还是tensorflow,其基础构件库基本就是利用已有开源库,结合新的技术方法实现,组合构建而成,很少在重复造轮子。另外,开源这种众包开发模式,是一种集体智慧编程的体现,一个公司无法积聚全球工程师的开发智力,而一个GitHub上的明星开源项目可以,所以要善用开源和集体智慧编程,而不要重复造轮子,这是大数据学习要避免的第二个误区。
    (3)大数据学习要以点带面,不贪大求全:数据科学要把握好碎片化与系统性。根据前文的大数据技术体系分析,我们可以看到大数据技术的深度和广度都是传统信息技术难以比拟的。我们的精力很有限,短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技术,数据科学要把握好碎片化和系统性的关系。何为碎片化,这个碎片化包括业务层面和技术层面,大数据不只是谷歌,亚马逊,BAT等互联网企业,每一个行业、企业里面都有它去关注数据的痕迹:一条生产线上的实时传感器数据,车辆身上的传感数据,高铁设备的运行状态数据,交通部门的监控数据,医疗机构的病例数据,政府部门的海量数据等等,大数据的业务场景和分析目标是碎片化的,而且相互之间分析目标的差异很大;另外,技术层面来讲,大数据技术就是万金油,一切服务于数据分析和决策的技术都属于这个范畴,其技术体系也是碎片化的。那怎么把握系统性呢,不同领域的大数据应用有其共性关键技术,其系统技术架构也有相通的地方,如系统的高度可扩展性,能进行横向数据大规模扩张,纵向业务大规模扩展,高容错性和多源异构环境的支持,对原有系统的兼容和集成等等,每个大数据系统都应该考虑上述问题。如何把握大数据的碎片化学习和系统性设计,离不开前面提出的两点误区,建议从应用切入、以点带面,先从一个实际的应用领域需求出发,搞定一个一个技术点,有一定功底之后,再举一反三横向扩展逐步理解其系统性技术。
    (4)大数据学习要勇于实践,不要纸上谈兵:数据科学还是数据工程?大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值,数据科学还是数据工程是大数据学习要明确的关键问题,搞学术发paper数据科学OK,但要大数据应用落地,如果把数据科学成果转化为数据工程进行落地应用,难度很大,这也是很多企业质疑数据科学价值的原因。且不说这种转化需要一个过程,从业人员自身也是需要审视思考的。工业界包括政府管理机构如何引入研究智力,数据分析如何转化和价值变现?数据科学研究人员和企业大数据系统开发工程人员都得想想这些关键问题。目前数据工程要解决的关键问题主线是数据(Data)>知识(Knowledge)>服务(Service),数据采集和管理,挖掘分析获取知识,知识规律进行决策支持和应用转化为持续服务。解决好这三个问题,才算大数据应用落地,那么从学习角度讲,DWS就是大数据学习要解决问题的总目标,特别要注重数据科学的实践应用能力,而且实践要重于理论。从模型,特征,误差,实验,测试到应用,每一步都要考虑是否能解决现实问题,模型是否具备可解释性,要勇于尝试和迭代,模型和软件包本身不是万能的,大数据应用要注重鲁棒性和实效性,温室模型是没有用的,训练集和测试集就OK了吗?大数据如何走出实验室和工程化落地,一是不能闭门造车,模型收敛了就想当然万事大吉了;二是要走出实验室充分与业界实际决策问题对接;三是关联关系和因果关系都不能少,不能描述因果关系的模型无助于解决现实问题;四是注重模型的迭代和产品化,持续升级和优化,解决新数据增量学习和模型动态调整的问题。所以,大数据学习一定要清楚我是在做数据科学还是数据工程,各需要哪些方面的技术能力,现在处于哪一个阶段等,不然为了技术而技术,是难以学好和用好大数据的。
    (5)大数据学习的三个阶段:不同阶段的技术路线各有侧重,把握主要矛盾。在大数据应用实施过程中,由于技术和成本考虑,不可能短时间内解决所有问题,大数据应用本身有其规律和特点,比如分析目标一定是要跟数据规模匹配,分析技术的采用取决于数据结构和数据源条件,数据集成一定要覆盖比较全面的业务背景,关键环节数据不能有缺失等等。大数据学习可以根据应用目标分三个阶段:1)大数据基础设施建设阶段:这个阶段的重点是把大数据存起来,管起来,能用起来,同时要考虑大数据平台和原有业务系统的互通联合问题。一句话,做好全局数据集成解决数据孤岛问题!要完成大数据基础设施系统建设开发,需要明确数据采集、存储和分析各层核心组件的选型和使用,搭建稳定的大数据集群,或选择私有云方案的服务集群,与生产系统并线运行,使待分析的历史数据和实时数据得以采集并源源不断流入大数据系统。这个阶段的关键技术学习包括采集爬虫、数据接口、分布式存储、数据预处理ETL、数据集成、数据库和数据仓库管理、云计算和资源调度管理等等内容。2)大数据描述性分析阶段:此阶段主要定位于离线或在线对数据进行基本描述统计和探索式可视化分析,对管理起来的大数据能进行海量存储条件下的交互式查询、汇总、统计和可视化,如果建设了BI系统的,还需整合传统BI技术进行OLAP、KPI、Report、Chart、Dashboard等分析和初步的描述型数据挖掘分析。这个基础分析阶段是对数据集成质量的检验,也是对海量数据条件下的分布式存储管理技术应用稳定性的测试,同时要能替代或集成传统BI的各类报表。这个阶段的关键技术学习包括可视化、探索式交互式分析、多维分析、各类基本报表和图表的查询设计等等。3)大数据高级预测分析和生产部署阶段:在初步描述分析结果合理,符合预期目标,数据分布式管理和描述型分析稳定成熟的条件下,可结合进一步智能化分析需求,采用如深度学习等适用海量数据处理的机器学习模型,进行高级预测性挖掘分析。并通过逐步迭代优化挖掘模型和数据质量,形成稳定可靠和性能可扩展的智能预测模型,并在企业相关业务服务中进行分析结果的决策支持,进行验证、部署、评估和反馈。这个阶段的关键技术包括机器学习建模、决策支持、可视化、模型部署和运维等。
    在上述几个阶段的技术学习过程中,需要注意几个关键问题:一是重视可视化和业务决策,大数据分析结果是为决策服务,而大数据决策的表现形式,可视化技术的优劣起决定性作用;二是问问自己,Hadoop、Spark等是必须的吗?要从整个大数据技术栈来考虑技术选型和技术路线的确定;三是建模问题处于核心地位,模型的选择和评估至关重要,在课堂和实验室中,多数模型的评估是静态的,少有考虑其运行速度、实时性及增量处理,因此多使用复杂的臃肿模型,其特征变量往往及其复杂。而Kaggle竞赛中的各种Boost方法,XGBDT、随机森林等模型,在数据挖掘和机器学习教材中却少有提及,所以要充分参考业界实战经验不能尽信书;四是开发语言的选择,基础框架系统Java是必须掌握的,应用级的机器学习和数据分析库Python是必须掌握的,而要深入各种框架和学习库的底层,C++是必须掌握的;五是模型的产品化,需要将实际数据通过管道设计转换为输入特征传递给模型,如何最小化模型在线上和线下的表现差距,这些都是要解决关键的问题。
    (6)其它补充:Kaggle,众包与培训。众包是一种基于互联网的创新生产组织形式,企业利用网络将工作分配出去,通过让更合适的人群参与其中来发现创意和解决问题,如维基百科,还有IT资源社区GitHub,都是典型的众包平台。众包+开源极大推动了IT产业的快速发展,当然Kaggle作为数据科学领域顶级的众包平台,其影响力远不止于此(所以刚刚被谷歌收购)。企业和研究者可在Kaggle上发布数据,数据分析人员可在其上进行竞赛以产生最好的模型。这一众包模式本质就是集体智慧编程的体现,即有众多策略可以用于解决几乎所有预测建模问题,而分析人员不可能一开始就能找到最佳方案,Kaggle的目标就是通过众包的形式来解决这一难题,进而使数据科学成为一场集体智慧运动。所以说要学好大数据,严重推荐去Kaggle冲冲浪,很好的历练平台。至于大数据培训嘛,基础理论和技术还不甚了解的情况下可以去培训学习,有基础之后还得靠自己多练多解决实际问题。
    5.结论与展望
    做个小结,大数据不是银弹(Silver Bullet),大数据的兴起只是说明了一种现象,随着科技的高速发展,数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大。面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集,如何学习和掌握好大数据分析这种技能,犹如盲人摸象,冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的,条条大路通罗马,关键是要找准切入点,理论与实践结合,有全局观,工程化思维,对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展,从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力,这样的学习效果就会好很多。另外,技术发展也遵循量变到质变规律,人工智能+物联网+大数据+云计算是四位一体发展的(时间有先后,但技术实质性突破都在最近几年),未来智能时代的基础设施、核心架构将基于这四个层面,这种社会演化趋势也很明显:农业时代〉工业时代〉互联网时代〉智能化时代。在这个四位一体智能技术链条里面,物联网重在数据采集,云计算重在基础设施,大数据技术处于核心地位,人工智能则是发展目标,所以学习大数据技术还需要对这四个方面加以综合研究和理解。最后泼点冷水,简单说说大数据的前景,未来大数据岗位需求不会有媒体宣传的那么多,大数据具体工作不会有美国大片里那么炫酷,不要老盯着BAT,我国大数据的发展还处于初级阶段。总之技术归于技术,实践才能出真知,落地解决问题是关键,Palantir也是十年才磨出一剑。不过在大数据时代,人人都得懂点数据分析,这倒是最实在的,不懂编程?那就学Python吧,如果说人工智能时代的大妈和小学生都能编程的话,那一定用的是Python:)
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  • 懂算法大数据工程师是非常有核心竞争力的,之前科多大数据的一位培训学员面试之后,回来和我们分享,懂得算法在面试过程中是非常加分的,即便算法的底层逻辑不是很了解,但一定要懂得具体应用,本文详解了数据分析...

    在大数据行业,懂算法的大数据工程师是非常有核心竞争力的,之前科多大数据的一位培训学员面试之后,回来和我们分享,懂得算法在面试过程中是非常加分的,即便算法的底层逻辑不是很了解,但一定要懂得具体应用,本文详解了数据分析中经典的几大算法,辅助大家更好的学习。

    算法一:快速排序法

    快速排序是由东尼 · 霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。

    事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

    算法步骤

    从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot),

    重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。

    递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

    递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

    算法二:堆排序算法

    堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

    算法步骤

    创建一个堆H[0..n-1]

    把堆首(最大值)和堆尾互换

    把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(0), 目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

    重复步骤2,直到堆的尺寸为1

     

     

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    算法三:归并排序

    归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。

    算法步骤

    申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列

    设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

    比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置

    重复步骤3 直到某一指针达到序列尾

    将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

    算法四:二分查找算法

    二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束。

    如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为Ο(logn)

    算法五:BFPRT(线性排查)

    BFPRT 算法解决的问题十分经典,即从某 n 个元素的序列中选出第 k 大(第 k 小)的元素,通过巧妙的分 析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似,当然,为使得算法在最坏情况下,依然能达到 o(n) 的时间复杂度,五位算法作者做了精妙的处理。

    算法步骤

    将n 个元素每 5 个一组,分成 n/5(上界) 组。

    取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。

    递归的调用 selection 算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为 x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。

    用x 来分割数组,设小于等于 x 的个数为 k,大于 x 的个数即为 n-k。

    若i==k,返回 x;若 ik,在大于x 的元素中递归查找第 i-k 小的元素。  终止条件:n=1 时,返回的即是 i 小元素。

    算法六:DFS(深度优先搜索)

    深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分 支。当节点 v 的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点 v 的那条边的起始节点。

    这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS 属于盲目搜索。

    深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现 DFS 算法。

    算法步骤:

    访问顶点v;

    依次从v 的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和 v 有路径相通的顶点都被访问;

    若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。

    上述描述可能比较抽象,举个实例:

    DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后,由 v 出发,访问它的任一邻接顶点 w1;再从 w1 出发,访问与 w1 邻 接但还没有访问过的顶点 w2;然后再从 w2 出发,进行类似的访问,… 如此进行下去,直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。

    接着,退回一步,退到前一次刚访问过的顶点,看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有,则访问此顶点,之后再从此顶点出发,进行与前述类似的访问;如果没有,就再退回一步进行搜索。重复上述过程,直到连通图中所有顶点都被访问过为止。

    算法七:BFS(广度优先搜索

    广度优先搜索算法(Breadth-First-Search),是一种图形搜索算法。简单的说,BFS 是从根节点开始,沿着树 (图) 的宽度遍历树 (图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。BFS 同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现 BFS 算法。

    算法步骤

    首先将根节点放入队列中。

    从队列中取出第一个节点,并检验它是否为目标。 如果找到目标,则结束搜寻并回传结果。否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。

    若队列为空,表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

    重复步骤2。

    算法八:Dijkstra

    戴克斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm)是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔 · 戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。

    该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G,以及 G 中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示G 中所有顶点的集合。每一个图中的边,都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到v 有路径相连。我们以 E 表示 G 中所有边的集合,而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。

    因此,w(u,

    v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重(weight)。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重,就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t,Dijkstra 算法可以找到 s 到 t 的最低权重路径 (例如,最短路径)。

    这个算法也可以在一个图中,找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图,Dijkstra 算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

    算法步骤

    初始时令S={V0},T={其余顶点},T中顶点对应的距离值,若存在,d(V0,Vi) 为弧上的权值,若不存在,d(V0,Vi) 为∞ 。

    从T 中选取一个其距离值为最小的顶点 W 且不在 S 中,加入S

    对其余T 中顶点的距离值进行修改:若加进 W 作中间顶点,从 V0 到 Vi 的距离值缩短,则修改此距离值,重复上述步骤 2、3,直到 S 中包含所有顶点,即 W=Vi 为止

     

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    一全排序

    大数据必须掌握的三个基本算法

    Hadoop自带的Partitioner的实现有两种,一种为HashPartitioner, 默认的分区方式,计算公式 hash(key)%reducernum,另一种为TotalOrderPartitioner, 为排序作业创建分区,分区中数据的范围需要通过分区文件来指定。

     

    很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

    分区文件可以人为创建,如采用等距区间,如果数据分布不均匀导致作业完成时间受限于个别reduce任务完成时间的影响。

    也可以通过抽样器,先对数据进行抽样,根据数据分布生成分区文件,避免数据倾斜。

    注意,key可以是数字型,也可以是BinaryComparable(字符串),当是BinaryComparable时,则以key构造Trie Tree;否则以二分查找来确定key的所属区间。

    二单词共现矩阵算法

    大数据必须掌握的三个基本算法

    其目的是在海量语料库中发现在固定窗口内单词a和单词b共同出现的频率,从而构建单词共现矩阵,这样的矩阵可以是对称的,也可以是不对称的,这要看具体的应用。

    这种抽象化的任务的有效解决在实际生活中有着很多的应用。例如电子商家希望发现不同物品被同时购买的情况以便有效安排货物的摆放位置;同时对信息检索领域同义词词典的构建以及文本挖掘等都有着重要的实际应用价值。

    根据同现关系的不同,可能需要实现和定制不同的FileInputFormat和RecordReader,如同现关系为一个英文句子,则需要实现以一个英文句子为单位的FileInputFormat和RecordReader,如同现关系为一个段落,则需要实现以一个段落为单位的FileInputFormat和RecordReader


    三倒排索引

    大数据必须掌握的三个基本算法

    大数据必须掌握的三个基本算法

    Inverted Index(倒排索引)是目前几乎所有支持全文检索的搜索引擎都要依赖的一个数据结构。基于索引结构,给出一个词(term),能取得含有这个term的文档列表(the list of documents),没什么可说的,必须掌握。

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  • 通过上节的介绍我们知晓了机器学习的大致范围,那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢?在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想,数学与实践细节不会在这讨论...

    4.机器学习的方法

    通过上节的介绍我们知晓了机器学习的大致范围,那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢?在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想,数学与实践细节不会在这讨论。

    1、回归算法

    在大部分机器学习课程中,回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个:一.回归算法比较简单,介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石,如果不理解回归算法,无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类:即线性回归和逻辑回归。

    线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据?一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是这样的,假设我们拟合出的直线代表数据的真实值,而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响,需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机,可能求解不出来,也可能计算量太大。

    计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”,专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。例如,著名的“梯度下降”以及“牛顿法”就是数值计算中的经典算法,也非常适合来处理求解函数极值的问题。梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。从严格意义上来说,由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子,因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。

    逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法,但是,从本质上讲,线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题,也就是最后预测出的结果是数字,例如房价。而逻辑回归属于分类算法,也就是说,逻辑回归预测结果是离散的分类,例如判断这封邮件是否是垃圾邮件,以及用户是否会点击此广告等等。

    实现方面的话,逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数,将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观,你只需要理解对数值越大,函数越逼近1,数值越小,函数越逼近0),接着我们根据这个概率可以做预测,例如概率大于0.5,则这封邮件就是垃圾邮件,或者肿瘤是否是恶性的等等。从直观上来说,逻辑回归是画出了一条分类线,见下图。

    机器学习
    图7 逻辑回归的直观解释

    假设我们有一组肿瘤患者的数据,这些患者的肿瘤中有些是良性的(图中的蓝色点),有些是恶性的(图中的红色点)。这里肿瘤的红蓝色可以被称作数据的“标签”。同时每个数据包括两个“特征”:患者的年龄与肿瘤的大小。我们将这两个特征与标签映射到这个二维空间上,形成了我上图的数据。

    当我有一个绿色的点时,我该判断这个肿瘤是恶性的还是良性的呢?根据红蓝点我们训练出了一个逻辑回归模型,也就是图中的分类线。这时,根据绿点出现在分类线的左侧,因此我们判断它的标签应该是红色,也就是说属于恶性肿瘤。

    逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归,不过那样的模型在处理数据量较大的时候效率会很低),这意味着当两类之间的界线不是线性时,逻辑回归的表达能力就不足。下面的两个算法是机器学习界最强大且重要的算法,都可以拟合出非线性的分类线。

    2、神经网络

    神经网络(也称之为人工神经网络,ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法,不过在90年代中途衰落。现在,携着“深度学习”之势,神经网络重装归来,重新成为最强大的机器学习算法之一。

    神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验,发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以后,神经网络的发展进入了一个热潮。BP算法的发明人之一是前面介绍的机器学习大牛Geoffrey Hinton(图1中的中间者)。

    具体说来,神经网络的学习机理是什么?简单来说,就是分解与整合。在著名的Hubel-Wiesel试验中,学者们研究猫的视觉分析机理是这样的。

    机器学习

    图8 Hubel-Wiesel试验与大脑视觉机理

    比方说,一个正方形,分解为四个折线进入视觉处理的下一层中。四个神经元分别处理一个折线。每个折线再继续被分解为两条直线,每条直线再被分解为黑白两个面。于是,一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元,神经元处理以后再进行整合,最后得出了看到的是正方形的结论。这就是大脑视觉识别的机理,也是神经网络工作的机理。

    让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中,分成输入层,隐藏层,和输出层。输入层负责接收信号,隐藏层负责对数据的分解与处理,最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元,可以认为是模拟了一个神经元,若干个处理单元组成了一个层,若干个层再组成了一个网络,也就是”神经网络”。

    机器学习

    图9 神经网络的逻辑架构

    在神经网络中,每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型,逻辑回归模型接收上层的输入,把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程,神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。

    下图会演示神经网络在图像识别领域的一个著名应用,这个程序叫做LeNet,是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过LeNet可以识别多种手写数字,并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。

    机器学习

    图10 LeNet的效果展示

    右下方的方形中显示的是输入计算机的图像,方形上方的红色字样“answer”后面显示的是计算机的输出。左边的三条竖直的图像列显示的是神经网络中三个隐藏层的输出,可以看出,随着层次的不断深入,越深的层次处理的细节越低,例如层3基本处理的都已经是线的细节了。LeNet的发明人就是前文介绍过的机器学习的大牛Yann LeCun(图1右者)。

    进入90年代,神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速,神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机(SVM)算法取代了神经网络的地位。

    3、SVM(支持向量机)

    支持向量机算法是诞生于统计学习界,同时在机器学习界大放光彩的经典算法。

    支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化:通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件,支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术,则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术。

    但是,通过跟高斯“核”的结合,支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线,从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数,最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。

    例如下图所示:

    机器学习

    图11 支持向量机图例

    我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线?在二维平面可能会很困难,但是通过“核”可以将二维空间映射到三维空间,然后使用一个线性平面就可以达成类似效果。也就是说,二维平面划分出的非线性分类界线可以等价于三维平面的线性分类界线。于是,我们可以通过在三维空间中进行简单的线性划分就可以达到在二维平面中的非线性划分效果。

    机器学习
    图12 三维空间的切割

    支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法(相对的,神经网络则有生物科学成分)。在算法的核心步骤中,有一步证明,即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升。于是,通过支持向量机算法,既可以保持计算效率,又可以获得非常好的分类效果。因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位,基本取代了神经网络算法。直到现在神经网络借着深度学习重新兴起,两者之间才又发生了微妙的平衡转变。

    4、聚类算法

    前面的算法中的一个显著特征就是我的训练数据中包含了标签,训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。在下面的算法中,训练数据都是不含标签的,而算法的目的则是通过训练,推测出这些数据的标签。这类算法有一个统称,即无监督算法(前面有标签的数据的算法则是有监督算法)。无监督算法中最典型的代表就是聚类算法。

    让我们还是拿一个二维的数据来说,某一个数据包含两个特征。我希望通过聚类算法,给他们中不同的种类打上标签,我该怎么做呢?简单来说,聚类算法就是计算种群中的距离,根据距离的远近将数据划分为多个族群。

    聚类算法中最典型的代表就是K-Means算法。

    5、降维算法

    降维算法也是一种无监督学习算法,其主要特征是将数据从高维降低到低维层次。在这里,维度其实表示的是数据的特征量的大小,例如,房价包含房子的长、宽、面积与房间数量四个特征,也就是维度为4维的数据。可以看出来,长与宽事实上与面积表示的信息重叠了,例如面积=长 × 宽。通过降维算法我们就可以去除冗余信息,将特征减少为面积与房间数量两个特征,即从4维的数据压缩到2维。于是我们将数据从高维降低到低维,不仅利于表示,同时在计算上也能带来加速。

    刚才说的降维过程中减少的维度属于肉眼可视的层次,同时压缩也不会带来信息的损失(因为信息冗余了)。如果肉眼不可视,或者没有冗余的特征,降维算法也能工作,不过这样会带来一些信息的损失。但是,降维算法可以从数学上证明,从高维压缩到的低维中最大程度地保留了数据的信息。因此,使用降维算法仍然有很多的好处。

    降维算法的主要作用是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法,可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。另外,降维算法的另一个好处是数据的可视化,例如将5维的数据压缩至2维,然后可以用二维平面来可视。降维算法的主要代表是PCA算法(即主成分分析算法)。

    6、推荐算法

    推荐算法是目前业界非常火的一种算法,在电商界,如亚马逊,天猫,京东等得到了广泛的运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西,从而增加购买率,提升效益。推荐算法有两个主要的类别:

    一类是基于物品内容的推荐,是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户,这样的前提是每个物品都得有若干个标签,因此才可以找出与用户购买物品类似的物品,这样推荐的好处是关联程度较大,但是由于每个物品都需要贴标签,因此工作量较大。

    另一类是基于用户相似度的推荐,则是将与目标用户兴趣相同的其他用户购买的东西推荐给目标用户,例如小A历史上买了物品B和C,经过算法分析,发现另一个与小A近似的用户小D购买了物品E,于是将物品E推荐给小A。

    两类推荐都有各自的优缺点,在一般的电商应用中,一般是两类混合使用。推荐算法中最有名的算法就是协同过滤算法。

    7、其他

    除了以上算法之外,机器学习界还有其他的如高斯判别,朴素贝叶斯,决策树等等算法。但是上面列的六个算法是使用最多,影响最广,种类最全的典型。机器学习界的一个特色就是算法众多,发展百花齐放。

    下面做一个总结,按照训练的数据有无标签,可以将上面算法分为监督学习算法和无监督学习算法,但推荐算法较为特殊,既不属于监督学习,也不属于非监督学习,是单独的一类。

    监督学习算法:线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM

    无监督学习算法:聚类算法,降维算法

    特殊算法:推荐算法

    除了这些算法以外,有一些算法的名字在机器学习领域中也经常出现。但他们本身并不算是一个机器学习算法,而是为了解决某个子问题而诞生的。你可以理解他们为以上算法的子算法,用于大幅度提高训练过程。其中的代表有:梯度下降法,主要运用在线型回归,逻辑回归,神经网络,推荐算法中;牛顿法,主要运用在线型回归中;BP算法,主要运用在神经网络中;SMO算法,主要运用在SVM中。

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