Mapa mental
PREPROCESAMIENTO PARA BIG DATA
Contenido del mapa
PREPROCESAMIENTO PARA BIG DATA
Algoritmos de procesamiento de datos masivos
- MLlib
- Discretización y normalización
- Binarizador
- Discretizador manual
- Normalizadores basados en min-max
- Media-Varianza
- Extracción de atributos
- PCA
- SVD
- Selección de atributos
- Chi-cuadrado
- RFormula
- Conversores para atributos
- OneHotEncoder
- Técnicas para el preprocesamiento de texto
- Term Frecuency-inverse Document Frecuency
- n-gram
- Discretización y normalización
- FlinkLM
- Un algoritmos que transforma un conjunto de atributos a un espacio polinomial
- Dos algoritmos de normalización
- MLlib
Algoritmo Fas-mRMR
- Es capaz de trabajar con conjuntos de datos masivos en ambas dimensiones
- Nº de atributos y nº de instancias
- Redundancia acumulada
- Re-utilización de cálculos previos
- Procesamiento por columnas
- Es capaz de trabajar con conjuntos de datos masivos en ambas dimensiones
Información
- Descripción
- Mapa Mental sobre PREPROCESAMIENTO PARA BIG DATA, creado por Manuel sanchez rodriguez el 26/10/2019.
- Creado por
- Manuel sanchez rodriguez
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