腾讯机智团队分享--AllReduce算法的前世今生
1、现代AllReduce算法：Ring AllReduce算法：将数据切分成N份，通过步让每个节点都得到1/N的完整数据块，再通过步让所有节点的每个1/N数据块都变得完整。整体耗时受多种因素影响，包括通信开销和数据量。
2、MPI中的AllReduce算法：MPI_AllReduce作为集合通信的元老，在MPI中实现了多种AllReduce算法。以openMPI为例，其中实现了多种allreduce算法，具体的算法选择在ompi/mca/coll/tuned/coll_tuned_decision_fixed.c中。
大数据算法
大数据算法主要包括以下几种：聚类算法：简介：一种无监督学习的算法，将相似的数据点划分到同一个集群中。常见算法：K均值聚类、层次聚类等。应用：有效进行数据分组，帮助发现数据中的模式和结构。分类算法：简介：一种监督学习的算法，通过对已知类别的数据进行学习，预测新数据的类别。常见算法：决策树分类、支持向量机分类等。
大数据最常用的算法主要包括以下几种：分类算法：用于将数据集中的对象按照其属性或特征划分到不同的类别中。常见算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。应用场景：如垃圾邮件过滤，将邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件两类。
大数据的算法包括：数据挖掘算法 分类算法 分类算法是大数据中常用的数据挖掘算法之一，用于预测数据所属的类别。常见的分类算法包括决策树分类、朴素贝叶斯分类、支持向量机等。这些算法通过对已知数据集的特征进行分析，建立分类模型，从而对未知数据进行预测和分类。
大数据算法 在给定的资源约束下，大数据算法是以大数据为输入，在给定的时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。
大数据算法技术 大数据算法技术是一套用于处理和分析大数据集的方法，以从中提取有价值的见解和模式。这些技术因其能够处理传统方法难以管理的庞大、复杂数据集而变得越来越重要。
大数据的精准推送依赖于推荐算法。推荐算法是一种信息处理算法，主要应用于大数据处理和信息过载的场景中，其工作流程和原理主要包括以下几个关键步骤：数据收集与处理：推荐算法需要对大量数据进行收集，包括用户的行为数据、喜好、历史浏览记录等。这些数据经过清洗、整合和预处理，为后续的模型训练提供基础。
大数据经典算法解析(1)一C4.5算法
1、- 剪枝策略：为了解决过拟合，C5通过剪枝以减少模型的复杂度。[2]中提出一种简单剪枝策略，通过极小化决策树的整体损失函数（loss FUNCTION）或代价函数（cost function）来实现，决策树TT的损失函数为：其中，C（T）表示决策树的训练误差，α为调节参数，|T|为模型的复杂度。当模型越复杂时，训练的误差就越小。
2、Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
3、机器学习数据挖掘十大经典算法包括：C决策树、CART算法、k近邻算法、朴素贝叶斯、SVM、EM算法、Apriori算法、KMeans算法、AdaBoost；数学建模常用算法可以从中选取以下五个：CSVM、k近邻算法、朴素贝叶斯、决策树。
4、ID3算法 简介：ID3算法是应用广泛的决策树学习方法之一，通过计算信息增益来选择划分属性。 特点：简单易懂，易于实现。 C5算法 简介：C5算法是ID3算法的改进版，采用增益率来选择划分属性。
5、C5算法正是针对ID3的这一偏向性进行了修正，通过信息增益比，它在一定程度上平衡了特征取值数量和信息增益，使得在大多数情况下，选择更为稳定和客观。然而，这是否完美平衡了两者之间的关系，还需进一步探讨。
如何对大数据进行HASH算法,也就是如何分段HASH
对大数据进行HASH算法的步骤如下：选择合适的HASH函数：首先，需要选择一个适合大数据处理的HASH函数。HASH函数的设计应确保数据分布的均匀性和较低的碰撞概率。数据分段：对于大数据集，可以将其分成较小的数据块或段。分段的大小可以根据具体的应用场景和数据特性来确定。
加密散列算法，如MDSHA-1和SHA-256，用于生成唯一的标识符，该标识符仅与特定文件或数据输入相关联。其设计旨在使逆向计算原始输入变得困难，即使输入中的单个字节发生改变也会导致不同的哈希值。MDSHA-1和SHA-256生成的哈希值长度分别为128比特、160比特和256比特。
选择较小的表：首先确定两个表中较小的那个表，通常将其称为“哈希表”。哈希桶分配：根据哈希函数计算哈希表中每行的哈希值，并将这些行分配到不同的哈希桶中。构建哈希表：将分配到每个哈希桶中的行存储起来，形成最终的哈希表结构。扫描较大的表：对较大的表（通常称为“驱动表”）进行逐行扫描。
Geohash算法一共有三步：将经纬度变成二进制 对于给定的经纬度，我们首先需要将其转换为二进制表示。以纬度为例，纬度的范围是[-90， 90]，其中间值为0。我们可以根据纬度值所在的区间，依次判断其属于0还是1的划分，从而得到纬度的二进制表示。同理，经度也可以进行类似的二进制转换。
hash值通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，哈希值也会发生变化。
大数据-去重和计数算法
1、大数据中的去重和计数算法主要包括布隆过滤器、BitMap/RoaringBitMap、字典树以及HyperLogLog等。 布隆过滤器 简介：布隆过滤器是一种非精确去重技术，用于判断一个元素是否在一个集合中。 特点：占用空间小，但存在误判的可能性，即可能将一个不属于集合的元素误判为属于集合。
2、在数据统计领域，去重/计数算法是常用的技术，例如UV/PV统计、日GMV统计。本章将从业务演进的角度分析各类去重技术在实际生产场景的应用。假设知乎网站为例，其初期无论是QPS还是存储量都较小，使用Redis和DB对数据进行累加计数即可实现文章点赞计数功能。
3、方法1： =SUMPRODUCT（1/（COUNTIFS（A2：A19，A2：A19））或者，更简洁的方法是：方法2： =COUNTA（UNIQUE（A2：A19）这两种方法都能快速给出A列中唯一值的数量。
4、方法一：使用COUNTIF函数与数组公式 选择空白单元格：在excel中选择一个空白单元格来显示去重计数的结果。输入数组公式：在公式栏中输入以下数组公式：Excel=SUM）这里，A：A代表你要去重计数的单列数据范围。这个公式会计算每个唯一值出现的次数，然后取倒数，最后对所有这些倒数求和。
5、使用SUM与COUNTIF函数组合 这种方法适用于EXCEL的较早版本，通过数组公式和数学原理实现去重计数。步骤：假设数据在B2：B11区域。输入公式：=SUM（1/COUNTIF（B2：B11，B2：B11）。
大数据领域常用算法总结
1、大数据领域涉及海量数据的处理和分析，常用的算法和技术手段多种多样。以下是对大数据领域常用算法的总结： Hash映射 概述：Hash映射是一种通过哈希算法将海量数据均匀分布在对应的内存或更小的文件中的技术。它实现了分而治之的思想，能够有效处理大数据集。
2、大数据领域常用的算法主要包括以下几种：数据结构与存储优化算法：哈希映射：利用高效的Hash函数实现数据的均匀分布，减少冲突，提升存储效率。Bitmap：一种紧凑的数据结构，节省空间，适用于排序和元素快速判断。搜索与索引算法：Trie树：具有卓越的单词查找性能，是优化搜索的利器。
3、大数据领域常用的算法和数据结构总结如下：Hash映射：简介：通过哈希算法将数据均匀分布在内存或文件中，实现数据的高效存储与访问。关键点：需选择高效、冲突率低的哈希函数，确保数据的一致性和查询效率。Bitmap：简介：使用位来表示数据集合的方法，适用于存储存在性检查和排序等操作。
4、大数据最常用的算法主要包括以下几种：分类算法：用于将数据集中的对象按照其属性或特征划分到不同的类别中。常见算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。应用场景：如垃圾邮件过滤，将邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件两类。
5、聚类算法 聚类算法是将大数据集中的数据划分为不同的群组或簇，使得同一簇中的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类等。这些算法广泛应用于市场细分、社交网络分析等领域。机器学习算法 回归算法 回归算法用于预测数值型数据。
6、大数据平台中常用的算法模型主要包括以下几种：分类模型：决策树：通过属性选择构建分类规则，适用于多分类场景。朴素贝叶斯：基于概率判断进行分类，适用于文本分类等场景。K近邻：依赖于邻居的投票进行分类，适用于样本数量较少且类别不平衡的场景。
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