大数据挖掘的算法有哪些

数据挖掘本质还是机器学习算法
具体可以参见《数据挖掘十大常见算法》
常用的就是:SVM,决策树,朴素贝叶斯,逻辑斯蒂回归等
主要解决分类和回归问题

② 需要掌握哪些大数据算法

不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1.C4.5
C4.5算法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.C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:
1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;
2)在树构造过程中进行剪枝;
3)能够完成对连续属性的离散化处理;
4)能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。
2.Thek-meansalgorithm即K-Means算法
k-meansalgorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k 3.Supportvectormachines
支持向量机,英文为SupportVectorMachine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.CBurges的《模式识别支持向量机指南》。vanderWalt和Barnard将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4.TheApriorialgorithm
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。
5.最大期望(EM)算法
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。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里·佩奇(LarryPage)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票,被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多,一般判断这篇论文的权威性就越高。
7.AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。
8.kNN:k-nearestneighborclassification
K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
9.NaiveBayes
在众多的分类模型中,应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型(NaiveBayesianModel,NBC)。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为NBC模型假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时,NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时,NBC模型的性能最为良好。
10.CART:分类与回归树
CART,。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;第二个想法是用验证数据进行剪枝。

③ 传统数据采集和大数据数据的区别

传统数据和大数据的区别

第一、计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果,设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此,一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而,大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说,假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时,算法A的结果明显优于算法B。也就是说,就算法本身而言,算法A能够带来更好的结果;然而,人们发现,当数据量不断增大时,算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示:当数据越来越大时,数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法,只要拥有足够多的数据,也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。

第二、当数据足够多的时候,不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。

例如,Google 在帮助用户翻译时,并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯,将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中,计算机可以并不了解问题的逻辑,但是当用户行为的记录数据越来越多时,计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下,提供最为可靠的结果。可见,海量数据和处理这些数据的分析工具,为理解世界提供了一条完整的新途径。

第三、由于能够处理多种数据结构,大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前,计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理,并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低,互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理,立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。
在大数据领域发展较早也做的比较好的算是八爪鱼采集器了。

④ 大数据算法和传统的数据挖掘算法有什么显著的差

the rain knows the seas

⑤ 大数据工程师和算法工程师的区别是什么

大数据挖掘工程师需要了解整套数据流入的过程,包括数据的接入、预处理,然后需要知道怎么用数据解决实际的业务问题,说白就是想办法让数据产生价值。
他需要知道一整个数据到业务输出的机制或者说是系统,可能涉及到复杂的算法转化,也可能只是简单的规则转化,或者多个模型的转化组合输出等等,他是一个比较全面而概括性定位。
而算法工程师则不一样,他们的职责我认为更纯粹,他们需要知道如何把现实问题转化为数学的模型,并且把模型调到极致,从而解决问题。所以,算法工程师工作内容更单一,但是更专,需要更好的数学功底。

⑥ 如何理解机器学习算法在大数据里面的应用

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧;而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢?
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解,如果说将机器学习算法类比为排序算法,那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种(例如冒泡排序),这种算法在某些应用场景中,会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词,人们从感性上可能会认为,深度学习相对于传统的机器学习算法,能够做更多的事情,是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样,因为从算法输入输出的角度考虑,深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的,无论是最简单的Logistic Regression,还是到后来的SVM、boosting等算法,它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法,它们的输入和预期的输出都是类似的,区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。
那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢?深度学习的学名又叫深层神经网络(Deep Neural Networks ),是从很久以前的人工神经网络(Artificial Neural Networks)模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达,而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量,相对于之前的神经网络而言,有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式,根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同,它也有不同的名字:例如卷积神经网络(Convolutional Neural

⑦ 大数据分析的5个基本方面

大数据分析的5个基本方面
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

⑧ 为什么大数据的简单算法要优于小数据的复杂算法

因为数来据是基础,小源数据天然容易过拟合,解决过拟合的办法最有用的就是依赖数据,越用复杂算法,越容易过拟合。

计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型以及算法。如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果,设计精妙的算法来得出接近现实的结论。

因此,一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而,大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。

(8)大数据模型算法扩展阅读:

大数据分析的产生旨在于IT管理,企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合,然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来,帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲,他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势,进而加深大数据对重要用户的洞察力。

也可以追踪和记录网络行为,大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。

⑨ 大数据算法有哪些

有很多事应该是直接进行一些用数据证明就可以进行计算,所以这个安排了部分少的。

⑩ 算法和大数据算法哪个好

计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果,设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此,一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而,大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说,假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时,算法A的结果明显优于算法B。