FM算法统计独立元素个数

最新推荐文章于 2024-04-23 17:36:06 发布
最新推荐文章于 2024-04-23 17:36:06 发布
阅读量443 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteye_12858/article/details/82613051
本文深入探讨了FM算法和布隆过滤器在处理大数据时的高效性和实用性，它们作为大数据处理的两大利器，在海量数据中展现出了卓越的能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[url]http://www.pluscn.net/?p=1192[/url]
不错不错,FM算法和bloomfilter真是大数据的两大利器
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】聚类分析（附MATLAB、python和R语言代码实现）
qq_36130719的博客
06-06 648
在聚类的背景下，通过针对前两个成分绘制观测值，然后按聚类对它们进行着色，我们可以可视化我们的高维数据集，并且我们希望看到不同类中的观测值。聚类分析则可以采用多种不同的算法，如K均值聚类、层次聚类、密度聚类等，这些算法基于不同的相似性度量标准和优化目标，将数据划分为不同的簇。聚类分析的结果则是一组数据簇，每个簇内的数据点具有相似的特征或属性，但不同簇之间的数据点则具有较大的差异。而聚类分析则是一种无监督的学习方法，它不需要事先知道数据的分类信息，而是根据数据点之间的相似性，将数据划分为若干个不同的簇或类别。
实时分析网站UV与Flajolet-Martin算法
jsky_studio的专栏
04-06 1862
最近在学习如何解决大数据流中的独立元素计数问题。这么讲起来有点抽象，一个很典型的例子是如何实时计算或者估计网站UV。         针对类似问题，很容易想到一个简单的办法：我们可以先对数据排序，然后再统计。可这种方法却无法应对大数据现实，因为在大数据场景下，诸如网站UV的数值，每天可能达到上亿，这就导致计算的时间及空间复杂度很高，因而很难满足实时要求。         Flajolet-Ma
数据流基本问题--独立元素计数（一）
dm_ustc的博客
05-23 3132
下面我们讨论如何计算独立元素数目。 一、问题定义 如果一个数据流，其中m为数据流的大小，。我们可以定义每个元素出现的次数为，其中为第i个元素出现的次数。假设，容易得知d为在数据流中出现的不同元素数目，也就是独立元素数目。 对于这个问题，可以在内存中使用高效的搜索结构（比如平衡BST等）保留当前已经出现的元素。但是如果元素数目实在太多以致搜索结构无法访问内存时，我们可以使用更多的机器或者将数据
数据流基本问题--独立元素计数（二）
dm_ustc的博客
05-24 1631
该篇文章中问题的定义和上一篇文章《数据流基本问题--独立元素计数（一）》点击打开链接中一样。不过该篇文章里能给出-近似的算法。 一、算法的基本思想 该篇文章中的算法是上一篇文章中算法的改进。这里不再记录流中元素zeros(h(j))的最大值，而是将满足所有的元素放入到B中。如果流中有d个独立元素，那么平均会有个元素满足。所以应该是d的一个比较好的估计（|B|指的是B中元素总数目）。 二、算法
元素计数算法
嗑盐工作室
09-19 308
//元素计数算法 #include<iostream> #include<set> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> #include<functional> using namespace std; //返回值是布尔的叫做谓词 //只有一个参数，叫...
哈工大 大数据算法 不重复元素-FM算法
陈泊舟的博客
10-06 3963
不重复元素数1 解决什么问题 ​ 还是流模型，这次解决的问题是计算一个流中不重复元素的个数。 ​ 先回顾一下流模型，定义一个数据流<ai><a_{i}><ai​>，i∈[1,m],ai∈[1,n]i \in [1,m] , a_{i} \in [1,n]i∈[1,m],ai​∈[1,n]，频率向量<fi><f_{i}><fi​&...
哈工大 大数据算法 不重复元素-FM+算法-FM‘+算法
陈泊舟的博客
10-08 4010
不重复元素2   上一篇文章已经向大家介绍了流模型的不重复元素的计数问题，并且详细讲解了用于解决该问题的FMFMFM算法，但是这个算法的弊端很明显，这次我来介绍基于FMFMFM的另外两个算法，更加高效的FM+FM+FM+算法、FM′+{FM}'+FM′+算法。 FM+FM+FM+算法 多次运行FMFMFM算法 算法 总共运行q次FMFMFM算法 为每一次的运行随机选取一个哈希函数hj:[n]↦[...
【机器学习技术系列】FM系列算法详解(FM、FFM、DeepFM)
最新发布
小田的专栏
04-23 6794
可解释性强。形式简单，训练速度快。表达能力有限只在处理二分类问题上优势明显。
【推荐算法】FM模型：Factorization Machines
长相忆兮长相忆的专栏
05-17 5416
FM算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，是为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题。 在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization Model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，但基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景。 为此，FM出现了。
FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）
热门推荐
数据喵的博客
08-03 7万+
https://blog.youkuaiyun.com/jiangjiang_jian/article/details/80631180
fm-自定义统计器
01-29
很好用的统计器，用于彩票的各种数据统计。
哈工大 大数据算法 不重复元素-Practical FM算法
陈泊舟的博客
10-11 3909
不重复元素3 ​  上一篇文章介绍了同样是应用于不重复元素计数问题的FM+FM+FM+算法、FM′+{FM}'+FM′+算法，使用这两个算法只要计算总够多的次数，就能得到比较理想的结果。另外，在FM+FM+FM+算法的基础之上，我们还可以利用MedianMedianMedian技术，进行改进，将最终的计算代价缩小为O(1ϵ2log1δ)O(\frac{1}{{\epsilon}^2}log\fra...
《大数据算法》一3.4　估算不同元素的数量
weixin_33834628的博客
06-21 992
本节书摘来华章计算机《大数据算法》一书中的第3章 ，第3.3节，王宏志　编著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.4　估算不同元素的数量 顾名思义，估算不同元素的数量就是看数据流中出现了多少不同的元素。数据流中不同元素数量统计问题输入：数据流,隐式地定义了一个频率向量f=(f1,…,fn)，中j出现的次数输出：,即出现在σ中不同...
【大数据】四、数据流挖掘（布隆过滤、矩估计）
ywm_up
07-09 1757
文章目录1. 数据抽样1.1 随机数为0则存储1.2 代表性样本的获取1.3 一般的抽样问题1.4 习题2. 流过滤2.1 布隆过滤器2.2 布隆过滤 false positive 概率2.3 例题3. 流中独立元素的数目统计3.1 独立元素计数问题3.2 FM 算法3.3 组合估计4. 矩估计4.1 0阶矩（不为0的个数4.2 1阶矩（长度4.3 2阶矩（元素出现次数的平方和4.4 高阶矩4.4 例题5. 窗口内计数问题5.1 DGIM算法6. 衰减窗口 数据流挖掘的目的：如何从流中抽取有用的样本，过滤掉
大数据计算基础——算法部分（上）
m0_59989429的博客
11-10 1768
课程复习，包括外存模型和亚线性空间算法
关于FM算法
weixin_45980783的博客
04-19 1868
一、FM算法的简介： ⑴FM 算法可进行回归和二分类预测的一种算法。 ⑵FM的主要目标就是解决在数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题。 ⑶FM的特点是考虑了特征之间的相互作用，是一种非线性模型。 ⑷目前FM算法是推荐领域被验证的效果较好的推荐方案之一，在诸多电商、广告、直播厂商的推荐领域有广泛应用。 ⑸原作者在提出FM的时候，曾以SVM、MF为相比较的例子。 ①SVM是可以适用多场合的，但有个场合...
FM算法详解
bitcarmanlee的博客
08-07 6万+
1.FM背景在计算广告中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果。在前面的相关博文中，我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有两大类：FM系列与Tree系列。今天，我们就来讲讲FM算法。2.one-hote编码带来的问题FM(Factorization Machine)主要是为了
FM算法介绍
chikuai9995的博客
08-06 521
概述 FM (Factorization Machine) 算法可进行回归和二分类预测，它的特点是考虑了特征之间的相互作用，是一种非线性模型，目前FM算法是推荐领域被验证的效果较好的推荐方案之一，在诸多电商、广告、直播厂商的推荐领域有广泛应用。 PAI平台的FM算法基于阿里内部大数据的锤...
软件质量公式
danpu0978的博客
04-30 342
您如何定义软件产品的质量？ 绝对有其内在的情感成分，这意味着用户的满意程度，支付意愿，欣赏程度，积极态度等。 但是，如果我们抛开情绪，我们如何才能真正地衡量情绪呢？ IEEE 说质量是产品满足其要求或用户期望的程度。 但是，公式是什么？ 我们是否可以说满足73％的要求和期望？ 这是我建议的公式和逻辑。 众所周知 ，任何软件产品都具有无限数量的错误。 其中一些是由开发团队发现和修...
VLSI电路分割的FM算法程序设计
资源摘要信息:"该资源是一个使用FM（Field Matching）算法设计的程序，主要用于分割VLSI（Very-Large-Scale Integration）电路。VLSI技术是微电子学中的一种技术，能够在一个硅片上集成了数千到数百万个晶体管。设计...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值