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大数据的核心算法有哪些
算法
是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果。简单的说，我们可以将算法视为一系列用于解决某个任务的步骤。
大数据领域常用的算法有：
CART算法、K-Means算法、AdaBoost算法、C4.5算法、PageRank算法、Apriori算法、EM算法、SVM算法、朴素贝叶斯算法等。
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2020年求推荐纯粹的新闻类app，不要给我整那些吹牛逼不打草稿，什么大数据算法的垃圾app
大数据算法并不是什么垃圾APP，只是你不会用而已。
现在市场上大多数APP都是以“技术”淹没新闻质量，一不小心就会陷入“信息茧房”。
市面上火爆的新闻APP绝大部分都没有新闻采编权
根据我国《互联网新闻信息服务管理办法》规定，互联网新闻信息服务分为三种：一类、二类、三类资质。
只有获取一类资质的新闻APP才能获得国家主管单位颁发的记者证，才具有合法的新闻采编权，才能制作和发布原创新闻。
而二、三类资质的新闻APP不能获取记者证，无法创作原创新闻，只能采购一类资质的新闻版权进行转载。
一类资质的新闻APP主要是：
1.中央和地方重点新闻网站
2.全国性行业新闻APP
3.部分新兴新闻APP
中央重点新闻APP，比如人民网、新华网等，而新型新闻APP仅有两家：澎湃新闻和封面新闻。
二类资质的新闻APP就有很多了，新浪、网易、凤凰、腾讯、今日头条等等商业APP。
大家接触比较多一般就是这类的商业新闻APP，他们依靠算法推荐新闻，新闻的真实性并不能得到保证，所以很多是谣言和假新闻或博人眼球新闻的重灾区。一不小心就会陷入“信息茧房”。
毋庸置疑的是，真正在一线从事专业新闻报道的还是传统媒体。
二类资质的新闻APP属于平台型
由于无权限制作原创新闻，所以在新闻方面一般是转载一类资质的新闻。
二类资质新闻APP都是商业的，在商业来说，盈利是首要目的。所以建立平台型，让更多的人加入来创造信息，吸引更多的人观看，在通过流量变现。
创作人通过新闻点击量来折算成金钱，为了大家点击观看，会创造出吸人眼球的新闻，虽然没啥营养。
大家应该听说过UC震惊部吧，那标题是语不惊人死不休。目的就是为了吸引读者点进去观看。
当然也有有营养的新闻内容，这些内容才是吸引读者的关键。
基于以上，如果你是一个对新闻质量要求很高的人，你渴望看到有水平的新闻报道，我建议你不要去看任何二类资质的新闻APP。
推荐几款新闻质量很高的APP
1.澎湃新闻
澎湃新闻时上海报业集团在2014年上线的新闻APP，是整个上海报业转型新媒体的一次大动作，在当年新闻界是一次大事件。它专注时政与思想，是硬新闻的战场。
澎湃的新闻全部是上海报业集团旗下的一线记者采编而来，这些记者都是多年从业经验的老手，新闻的客观性与质量能得到保障。
另外澎湃新闻APP的界面设计也非常独特，很别出心裁
2.界面新闻
界面新闻是澎湃新闻的兄弟媒体，也来自上海报业，专注财经新闻。
界面新闻有一支实力强劲的原创报道团队，他们曾参与创办《经济观察报》、《第一财经周刊》等。
3.新京报
2018年末，新京报开启全面数字化之路，新京报APP正式上线。
到了2019年，成为国内一线新闻报道转型成功的媒体，与澎湃新闻并肩。
相信大家在其他二类资质的新闻APP，也看见过新京报的新闻，内容和新闻的质量都是有保证的。
总结
你想看纯粹的新闻，那以上推荐的三个app，根据各自需求选择即可，如果都不感兴趣，那就关注各大新闻网站出的APP，比如人民网，央视新闻等等。
在信息泛滥的时代，希望大家提高自己的自制力，培养独立思考的能力。
陷入信息茧房很容易，但脱身则是难上加难！
我是非著名攻城狮，希望我的回答对你有用，感谢你的阅读！
dota2大数据预测是如何做到的，使用了什么样的算法
大老师的算法，V社并没有透露太多，但很显然大老师是V社做了很多样本给他，他能根据不同样本的胜率组合来预测胜率。而且根据战场上实时的变化来修改自己的胜率（墙头草233），所以我觉得大老师用的应该是样本分析。不过得吐槽一下得是，大老师对推进英雄有偏爱，一般有推进英雄得一方胜率比较高，这也是样本分析对比得缺点。
大数据是什么计算的
怎么计算的？用于计算什么的？问题描述不是很清楚。
大数据最早可以追溯到Google提出的MapReduce计算方式，Apache通过Hadoop实现了一个基于MapReduce算法的实现，主要用于大规模数据的处理。它与传统的并行计算有很大的不同，传统的并行计算主要利用的是单台服务器的性能，通过不断的扩展服务器的硬件资源来提高运算效率。而MapReduce主要就是利用多台机器甚至可以是废弃的机器组成集群来将任务分配在不同节点上同时进行运算，以此来提高运算效率。
由于性能方面可以通过不断的扩充节点而得到提升，因此使用成本、扩展性方面都比传统的并行计算要出色得多。
其运算过程如下图：
整个过程可以分成两步：
第一步：Map，将整个计算过程细分，典型的如基因序列比对算法，需要从基因库中查找到匹配的基因；在Map这一步中，会将查找的库中的基因进行细分，每个节点分配一个指定数目的基础序列；然后在每个节点上同时进行序列比较；每个节点上会出来一个比对结果。
第二步：Reduce，将每个节点运算的结果进行汇总，最终返回给调用方。
基于这种原理，再加上目前互联网产生的数据量越来越大，而传统的并行计算所需的硬件资源过于昂贵，因此Hadoop的应用已经越来越广泛。它可以用于文件存储，也可以用于替换传统的数据库来进行数据的收集与统计，也可以用于日志存储分析等方面。
