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大数据分析最常用到学习算法

3、 离散微分算法(Discretedifferentiation)。 大数据挖掘的算法:朴素贝叶斯,超级简单,就像做一些数数的工作。 如果条件独立假设成立的话,NB将比鉴别模型收敛的更快,所以你只需要少量的训练数据。 即使条件独立假设不成立,NB在实际中仍然表现出惊人的好。

4、 大数据算法根据其对实时性的要求可以分为以下三类:实时算法:这类算法的输出需要在给定的时限内得到。 非实时算法:这类算法的输出不需要在给定的时限内得到,但是它们必须能够在可接受的时间内完成。 可接受延迟算法:这类算法的输出不需要在给定的时限内得到,它们允许一定的延迟,并且输出的质量不受限制。

1、 大数据最常用的算法主要包括分类算法、聚类算法、回归算法和预测模型。 分类算法是大数据中最常用的一类算法,用于将数据集中的对象按照其属性或特征划分到不同的类别中。 常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

5、 在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariabl)。 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(DataClustering)领域。 6.PageRank PageRank是Google算法的重要内容。

2、 2. 聚类算法 聚类算法是将大数据集中的数据划分为不同的群组或簇,使得同一簇中的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低。 常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类等。 这些算法广泛应用于市场细分、社交网络分析等领域。 二、机器学习算法 1. 回归算法 回归算法用于预测数值型数据。