Аннотация
Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).
В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce – важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация.
Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.


![Сборник самых разных java-исходников для начинающих разработчиков, пишущих под android или создающих десктопные java-приложения. Сборник ориентирован именно на... Java Code [Сборник исходников]](https://www.rulit.me/data/programs/images/java-code-sbornik-ishodnikov_606111.jpg)
![This book aims to help you develop a consistent vision of the domain of low-level programming. We want to enable a careful reader to • Freely write in assembly language.
• Understand the Intel 64 programming model.
• Write maintainable and robust code in C11.
• Understand the compilation... Low-Level Programming [C, Assembly, and Program Execution on Intel® 64 Architecture]](https://www.rulit.me/data/programs/images/low-level-programming-c-assembly-and-program-execution-on-in_607209.jpg)

Комментарии к книге "Анализ больших наборов данных"