数据挖掘必备知识总结

平台：linux（Shell）

软件：R，SAS，Spss，weka，IBM IM，Mathout

语言：Java，Python，PHP，MapReduce编程，Ruby

数据库：SQL，MySQL

算法：数据挖掘机器学习算法备注：（C4.5（分类决策树）、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  k-means、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  SVM、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  Apriori、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  EM（最大期望算法）、 

　　　　　　　　　　　　　　　　　  PageRank、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  AdaBoost、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  KNN、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  朴素贝叶斯、

　　　　　　　　　　　　　　　　　  CART（分类与回归树）等常用算法的适用场景、优点、缺点以及弥补办法；）

　　   搜索引擎（推荐算法，反作弊，排序）

　　　分布式框架：Hadoop（Hive，HBase），Storm，Spark