锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

php大数据量计算公式 php大数据量计算公式怎么用( 三 )

IT技术计算


现实中，贝叶斯公式等号右边的概率，我们可以通过对大数据的统计获得，当有新的数据到来的时候，我们就可以带入上面的贝叶斯公式计算其概率 。而如果我们设定概率超过某个值就认为其会发生，那么我们就对这个数据进行了分类和预测 ， 具体过程如下图所示 。
训练样本就是我们的原始数据 ， 有时候原始数据并不包含我们想要计算的维度数据，比如我们想用贝叶斯公式自动分类垃圾邮件，那么首先要对原始邮件进行标注，需要标注哪些邮件是正常邮件、哪些邮件是垃圾邮件 。这一类需要对数据进行标注才能进行的机器学习训练也叫作有监督的机器学习 。
php 怎么解决 大数据量 插入数据库（1次几千条数据）如果是用mysql数据库的话php大数据量计算公式，一条语句可以插入几千条语句 。类似以下语句：
insert into table_name (field1,field2) values (1,2),(2,3),(3,5),(5,6)
请查看mysql手册 。
其php大数据量计算公式他数据库请查阅相应手册 。
PHP计算百分比的公式函数，如何把数值装进计算1、按题意字面理解，不用函数，直接在单元格输入公式“=25/336”，回车，即可返回所需比例值 。2、如果336人是一列(如A1:A336)姓名明细，25人是在另列(如B1:B336)用“派出”、“留用”、“等待”等字样标出，则可在任意单元格输入公式“=COUNTIF(B1:B336,"派出")/COUNTA(A1:A336)”进行计算 。建议，将你的示例上传，以便有的放矢 。
PHP的算法可以实现大数据分析吗1.Bloom filter
适用范围：可以用来实现数据字典 ， 进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数 。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的 。同时也不支持删除一个已经插入的关键字 ， 因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字 。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter ， 用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了 。
还有一个比较重要的问题 ， 如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数 。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小 。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合 。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为 0，则m 应该=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数) 。
举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍 。这样k大概是8个 。
注意这里m与n的单位不同 ， m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数) 。通常单个元素的长度都是有很多bit的 。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的 。
扩展：
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中 。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作 。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联 。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率 。
问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL ， 每条URL占用64字节 ， 内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL 。如果是三个乃至n个文件呢？
根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个 bit 。现在可用的是340亿 ， 相差并不多 ， 这样可能会使出错率上升些 。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了 。

推荐阅读


上一篇：asp.net图片轮播的代码生成器，图片轮播的js代码

下一篇：jquery提示信息免费，jquery提示框自动消失