大数据十大算法

9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

分支界定算法(BranchandBound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。 数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。 集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。 这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

大数据挖掘的算法：1.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。 2. Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。 集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。 这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

1、大数据等最核心的关键技术：32个算法A*搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。 其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。 2、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。