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做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据

会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。

如果把 Java 或者 C++ 学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。

如果工具的实现感兴趣就去看看代码。工具本身怎么用就是个fact，只是知道和不知道的区别。不要觉得做Java就比别人低一等。你一样可以做的很出色。

大数据的就业方向有：数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。

对于Java程序员，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。

相关问答

Q1: 为什么在做KNN分类器时不用测试集也能得出分类结果

测试过程：数据准备：在测试过程中，我们需要将用于训练的数据集与用于测试的数据集分开。测试数据集不应在训练过程中被使用。对新样本进行预测：使用训练好的KNN分类器，对新样本进行预测，得到其预测标签。

在确定分类时只依靠最邻近的一个或几个样本的类别来决定待分样本所属类别，在做决策时只与极少数的相邻样本有关 由于KNN方法主要依靠周围有限的临近样本，而不是依靠判别类域的方法来确定样本所属类别。

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类器存在以下不足：分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的，数据集的大小很容易以GB计。

接下来使用少数服从多数的投票方式重新对测试集进行分类预测，并查看准确率：由结果看出，之前的三个分类器最高的准确率都不到90%，而综合三者的决策，准确率达到了90.4%。

选定方法之后，在训练集上为每个类别构建分类器，然后把分类器应用于测试集上，得到分类结果。 效果评估(Classifier Evaluation) 在分类过程完成之后，需要对分类效果进行评估。

Q2: 机器学习程序

1、Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。NuPIC NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。

2、Python：Python是一种高级编程语言，被广泛地使用在人工智能领域中，特别是机器学习和数据科学领域。Python的优势包括强大的开源库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn）、易于学习以及丰富的社区支持。

3、首先，Python让编程更简单。Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。

4、机器学习应用程序是非常复杂的，多阶段的工作流程，而Python的语言设计在机器学习中很有帮助，就是可以提供高层的、基于对象的任务抽象。其次，Python还提供了机器学习的代码库。

5、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

Q3: 如何理解knn分类器的训练过程和测试过程

1、knn算法的分类原理有预处理训练数据，计算距离，确定k值等。在使用knn算法进行分类之前，需要对数据集进行预处理。这包括数据清洗、数据归一化和特征选择等步骤。

2、测试集：机器学习学科中，学习样本三部分之一，测试集用来检验最终选择最优的模型的性能如何。训练集：机器学习学科中，学习样本三部分之一，训练集用于建立模型。

3、KNN是一种memory-based learning，也叫instance-based learning，属于lazy learning。即它没有明显的前期训练过程，而是程序开始运行时，把数据集加载到内存后，不需要进行训练，就可以开始分类了。

4、关于KNN算法的正确方法如下：假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。

5、折交叉验证被认为是标准方法。分类器实现步骤：第一步，导入我们需要的python库；第二步，获取训练数据并解析坐标；第三步，随机化数据；第四步，生成分界线斜率；第五步，处理测试数据；第六步，输出展示分类结果。

Q4: 求KNN文本分类算法java实现源代码【散分了!!!】

1、KNN算法的关键是要比较需要分类的数据与样本数据之间的距离，这在机器学习中通常的做法是：提取数据的特征值，根据特征值组成一个n维实数向量空间(这个空间也被称作特征空间)，然后计算向量之间的空间距离。

2、KNN算法的实现就是取决于，未知样本和训练样本的“距离”。我们计算“距离”可以利用欧式距离算法：求出K个最相近的元组后，用这些元组对应的数值的平均值作为最终结果。

3、常用的分类算法为：决策树，Rocchio，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，kNN，遗传算法，最大熵，Generalized Instance Set等。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。

Q5: 文本分类器(基于KNN算法),语言最好是Matlab的,有测试数据集。。。_百度...

KNN（K-Nearest Neighbors）分类器是一种基于实例的学习算法，其训练过程和测试过程如下：训练过程：数据准备：首先，我们需要有一组已知标签的数据集。这些数据通常按照特征向量进行组织，每个特征向量都对应一个标签。

大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用，比如朴素贝叶斯分类算法（Nave Bayes）、KNN、SVM、最大熵和神经网络等等。FastText 是Facebook AI Research在16年开源的一种文本分类器。 其 特点 就是 fast 。

文本自动分类算法主要有朴素贝叶斯分类算法、支持向量机分类算法、KNN算法和决策树算法。朴素贝叶斯分类算法主要是利用文本中词的特征项和类别的组合概率来估算文本属于哪个类别的概率。

KNN算法，即K近邻(K Nearest Neighbour)算法，是一种基本的分类算法。其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别。

文本分类的处理大致分为 文本预处理 、文本 特征提取、 分类模型构建 等。和英文文本处理分类相比，中文文本的预处理是关键技术。 针对中文文本分类时，很关键的一个技术就是中文分词。

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