sketches HyperLog和其他用于数据流挖掘的概率数据结构

草图又名概率数据结构，用于在纯Python中挖掘数据流。这些工具如HyperLog和CountMin，提供了高效的估算方法，让我们轻松处理大数据流。那么，如何在实际中使用这些强大的工具呢？

安装

python setup.py install

超级日志日志

用法：

from sketches import HyperLog

h = HyperLog(10)

for i in range(100000):

    h.add(i)

print(h.estimate())

> 99860.5333365

HyperLog这种概率数据结构，通过简单的添加操作就能准确估算出数据的数量，简直让人叹为观止！想知道更多关于HyperLog算法的详细信息吗？可以参考这篇文章。

计数分钟

用法：

from sketches import CountMin

s = CountMin(10, 10)

data = np.random.zipf(2, 10000)

for v in data:

    s.add(v)

print(s.estimate(1))

> 6130.0

CountMin Sketch通过哈希技术，为我们提供了高效的频率估算工具。简洁的代码和强大的功能让数据处理变得如此简单！如果你对CountMin Sketch算法感兴趣，这篇详细解读不容错过。

进一步学习

如果你对数据流挖掘的应用和其他相关技术感兴趣，大数据数据流挖掘和数据流频繁模式挖掘研究进展都是不错的资源。想要深入了解数据流的模式挖掘？基于数据流的模式挖掘会是一个很好的起点。

你不仅可以掌握基础知识，还能了解更多实用的技巧和前沿研究。无论是数据流中的频繁项挖掘，还是复杂模式的分析，都是大数据处理中的重要部分。学习这些技术，或许就是你通向数据科学家之路的开始！

快来探索更多吧！