今天跟大家聊一下大数据算法。随着互联网和数字化技术的发展，产生和积累了大量的数据，需要有效的算法来提取有用的信息和洞察，以下是几种常见的大数据算法：数据挖掘算法、机器学习算法、可视化分析算法和文本挖掘算法，数据挖掘算法可用于从大规模数据集中发现隐藏的模式、关联和趋势，常见的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
它可通过观察和分析数据自动学习和改进。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。可视化分析算法可将大规模数据可视化，如图表、图形等，帮助人们更好地理解和分析数据。常见的可视化分析算法包括平行坐标、三点图、热力图等。文本挖掘算法可从大量文本数据中提取有用的信息和知识。它可进行文本分类、情感分析、主题建模等。常见的文本挖掘算法包括词袋模型、TF-IDF、主题模型等。
1、数据挖掘常用算法有哪些?
1、朴素贝叶斯朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。这样朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。
2、逻辑回归(logisticregression)逻辑回归是一个分类方法，属于判别式模型，有很多正则化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用朴素贝叶斯那样担心特征是否相关。与决策树与SVM相比，还会得到一个不错的概率解释，甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法onlinegradientdescent)。
2、数据挖掘的经典算法
1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。2.Kmeans算法：是一种聚类算法。3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。5.EM：最大期望值法。6.pagerank：是google算法的重要内容。
3、数据挖掘算法
8.KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝，关联规则规则定义在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事：尿布与啤酒的故事。