数据分析与挖掘的十大算法有哪些 大数据会常用到哪些算法知识？
大数据会常用到哪些算法知识？
目前大家想学习大数据或是人工智能的东西，也是听过不少，但是又不知道要如何下手，感觉是一个的很什么都看不清楚、抽象难懂的东西。我常举一个例子：水果大家都听过，但是没见到过，你绝对会辩解我，我看到过啊：香蕉、苹果、橘子都是水果啊。对，今天今天我们就来聊一聊，大数据，随便聊聊大数据里面的“香蕉”、“苹果”、“橘子”；
如何能不能找到这些“水果”？
我个人建议最最有效的是看看大数据相关岗位的招聘要求，简单啊用近期一个朋友在朋友圈的招聘贴来找“水果”【有兴趣的，忙不迭地简历砸进来】：
看中图，讲解下：
1、2、3这些基础知识就况且了，任何一个计算机相关的同学当然都很清楚这些基础能力：计算机原理、数据结构、网络技术、信息论等等。
下面重点分析分析:核心的“苹果”：
一、机器学习和模式识别：具体方法的算法，要注意有以下几个，工程中很多应用是从这些基础算法加以改进重新整合来的，（想飞速打听一下这些基础算法，帮我推荐一本超薄的书：李航《统计学习方法》，可以利用overview，或者精读都也可以）：
1、进入虚空算法2、神经网络3、SVM（支持向量机）4、聚类算法5、降维算法
6、推荐算法
除了旧唐书·宪宗本纪几种算法外，机器学习界还有其他的如高斯如何判断，简朴贝叶斯，决策树等等算法。可是上面列的六个算法是建议使用最多，影响最广，种类最齐全的典型。
下面做一个总结归纳，通过训练的数据有无标签，也可以将上面算法两类监督学习算法和无监督学习算法，但推荐算法特有普通，既都属于监督自学，也属于法律非监督去学习，是单独的一类。
监督学习算法：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM
无监督学习算法：聚类算法，降维算法
特殊能量算法：推荐算法
除了这些算法以外，有一些算法的名字在机器学习领域中也经常会再次出现。但他们本身并不算是一个机器学习算法，只不过是为了帮忙解决某个子问题而自然诞生的。你是可以再理解他们为以下算法的子算法，应用于小幅度提高能提高训练过程。其中的代表有：梯度下降法，通常运用在线型轮回，逻辑回归，神经网络，推荐算法中；牛顿法，比较多运用在线型重临中；BP算法，比较多运用在神经网络中；SMO算法，要注意运用在SVM中
二、自然语言处理：一般来说，自然语言处理的目的是让机器能够先执行人类所只是希望的某些语言功能自然语言处理是人工智能的武神发展目标,也差不多可以不分为人类语言的处理(语言学)和机器语言的翻译。其大体流程是语音识别与合成套装---语音分析、词法分析、句法分析、语义分析、语用分析。算法也可以建议参考：
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应用中常常会都用到这个算法：
TF-IDF（词频-逆文档频率）算法是一种统计方法，用以做评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。_fengj/article/details/53699903
三、知识图谱：这一大块我没有诚恳进一步了解过，算法的部分，感兴趣这个可以去检索到下。
以上，千里之行始于足下，大数据算法也不其中之一，把基础扎实了，碰到工程问题，你也就会抽像出不需要能解决的问题，然后将其分解成基础的算法问题，你这个可以做出了决定你自己的算法。
大数据分析要以什么分析为基础？
大数据分析的五个基本上方面
1.数据可视化
大数据分析的可以参照群体数量庞大，所以大数据分析最基本的要求是可视化分析，只不过可视化分析可以不直观地显现出大数据的特征，同样它是可以被读者轻松得到，类似看图识字。
2.数据挖掘算法
大数据分析理论的核心是数据挖掘算法，基于条件完全不同数据类型和格式的各种数据挖掘算法也可以更科学一般地呈现出数据本身特征，另一方面这些数据挖掘算法可以不慢了地处理大数据。
3.预测分析
大数据分析的终于应用领域之一是预测分析，从大数据挖掘特征，按照科学确立模型，后再分析和预测未来数据的模型。
4.语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，是可以从用户搜索关键字，标志关键字或其他键入语义中结论和确定用户需求，好利用用户体验和广告匹配。
5.数据质量和数据管理
即便在学术研究那就商业应用中，大数据分析都与数据质量、数据管理、高质量数据和最有效数据管理紧密的联系。该领域这个可以可以保证分析什么结果的真实性和价值。
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