●譯者序
前言
第一部分概述
第1章簡介
1.1大數據
1.1.1工具:開源革命
1.1.2大數據帶來的挑戰
1.2實時分析
1.2.1數據流
1.2.2時間和內存
1.2.3應用一覽
1.3關於本書
第2章大數據流挖掘
2.1算法
2.2分類算法
2.2.1如何在數據流中評估分類器
2.2.2多數類分類器
2.2.3無變化分類器
2.2.4惰性分類器
2.2.5樸素貝葉斯分類器
2.2.6決策樹分類器
2.2.7集成分類器
2.3回歸算法
2.4聚類算法
2.5頻繁模式挖掘
第3章MOA的實際操作介紹
3.1入門開始
3.2分類模型的圖形用戶界面
3.3用命令行操作
第二部分數據流挖掘
第4章數據流和Sketch數據結構
4.1背景知識:近似算法
4.2集中不等式
4.3取樣
4.4統計總數
4.5去重統計
4.5.1線性計數
4.5.2科恩對數計數器
4.5.3Flajolet-Martin計數器和HyperLogLog算法
4.5.4應用:圖論的計算距離函數
4.5.5討論:對數與線性
4.6頻率問題
4.6.1SpaceSavingsketch
4.6.2CM-Sketch算法
4.6.3CountSketch算法
4.6.4時刻計算
4.7滑動窗口的指數矩形圖
4.8分布式sketch計算的可合並性
4.9一些技術方面的討論和其他資料
4.9.1哈希函數
4.9.2創建(ε,δ)近似算法
4.9.3其他sketch技術
4.10練習
第5章處理變化
5.1數據流中變化的定義
……
第三部分MOA軟件
參考文獻