正文

數(shù)據(jù)算法（數(shù)據(jù)算法工程師）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-14 01:53:55 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 108 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)算法的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

ChatGPT國(guó)內(nèi)免費(fèi)在線使用，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、帶你了解數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法
2、數(shù)據(jù)分布方式算法
3、大數(shù)據(jù)分析工具詳盡介紹&數(shù)據(jù)分析算法
4、什么是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法？

數(shù)據(jù)算法（數(shù)據(jù)算法工程師）

一、帶你了解數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法

數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，而不同的算法有著不同的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也發(fā)揮著不同的作用?？梢赃@么說，算法在數(shù)據(jù)挖掘中做出了極大的貢獻(xiàn)，如果我們要了解數(shù)據(jù)挖掘的話就不得不了解這些算法，下面我們就繼續(xù)給大家介紹一下有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的算法知識(shí)。

1.The Apriori algorithm，

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集稱為頻繁項(xiàng)集，簡(jiǎn)稱頻集。這個(gè)算法是比較復(fù)雜的，但也是十分實(shí)用的。

2.最大期望算法

在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中，最大期望算法是在概率模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)的算法，其中概率模型依賴于無(wú)法觀測(cè)的隱藏變量。最大期望經(jīng)常用在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的數(shù)據(jù)集聚領(lǐng)域。而最大期望算法在數(shù)據(jù)挖掘以及統(tǒng)計(jì)中都是十分常見的。

3.PageRank算法

PageRank是Google算法的重要內(nèi)容。PageRank里的page不是指網(wǎng)頁(yè)，而是創(chuàng)始人的名字，即這個(gè)等級(jí)方法是以佩奇來(lái)命名的。PageRank根據(jù)網(wǎng)站的外部鏈接和內(nèi)部鏈接的數(shù)量和質(zhì)量倆衡量網(wǎng)站的價(jià)值。PageRank背后的概念是，每個(gè)到頁(yè)面的鏈接都是對(duì)該頁(yè)面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網(wǎng)站投票越多。這個(gè)就是所謂的“鏈接流行度”，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)就是衡量多少人愿意將他們的網(wǎng)站和你的網(wǎng)站掛鉤。PageRank這個(gè)概念引自學(xué)術(shù)中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數(shù)越多，一般判斷這篇論文的權(quán)威性就越高。

3.AdaBoost算法

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器，然后把這些弱分類器集合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來(lái)確定每個(gè)樣本的權(quán)值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來(lái)，作為最后的決策分類器。這種算法給數(shù)據(jù)挖掘工作解決了不少的問題。

數(shù)據(jù)挖掘算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的算法都是十分經(jīng)典的算法，相信大家一定可以從中得到有價(jià)值的信息。需要告訴大家的是，我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作之前一定要事先掌握好數(shù)據(jù)挖掘需呀掌握的各類算法，這樣我們才能在工總中得心應(yīng)手，如果基礎(chǔ)不牢固，那么我們遲早是會(huì)被淘汰的。職場(chǎng)如戰(zhàn)場(chǎng)，我們一定要全力以赴。

二、數(shù)據(jù)分布方式算法

1）哈希方式：按照數(shù)據(jù)的某一特征計(jì)算哈希值，并將哈希值與機(jī)器中的機(jī)器建立映射關(guān)系，從而將不同哈希值的數(shù)據(jù)分布到不同的機(jī)器上。特征就是key-value中的key，也可以是其他與應(yīng)用業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)的值。

2）按數(shù)據(jù)范圍分布：將數(shù)據(jù)按照特征值的值域范圍劃分不同的區(qū)間，使得集群中每臺(tái)服務(wù)器處理不同區(qū)間的數(shù)據(jù)。

3）按數(shù)據(jù)量分布：與具體的數(shù)據(jù)特征無(wú)關(guān)，將數(shù)據(jù)視為一個(gè)順序增長(zhǎng)的文件，并將這個(gè)文件按照某一固定的大小劃分為若干數(shù)據(jù)塊，不同的數(shù)據(jù)塊分不到不同的服務(wù)器上。

4）一致性哈希：令該哈希函數(shù)輸出值域?yàn)橐粋€(gè)封閉的環(huán)，哈希函數(shù)輸出的最大值是最小值的前序。

三、大數(shù)據(jù)分析工具詳盡介紹&數(shù)據(jù)分析算法

大數(shù)據(jù)分析工具詳盡介紹&數(shù)據(jù)分析算法

1、 Hadoop

Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop 是高效的，因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Hadoop是一個(gè)能夠讓用戶輕松架構(gòu)和使用的分布式計(jì)算平臺(tái)。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

⒈高可靠性。Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。

⒉高擴(kuò)展性。Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。

⒊高效性。Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非?？?。

⒋高容錯(cuò)性。Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。

Hadoop帶有用 Java 語(yǔ)言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語(yǔ)言編寫，比如 C++。

2、 HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能計(jì)算與通信）的縮寫。1993年，由美國(guó)科學(xué)、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會(huì)向國(guó)會(huì)提交了“重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目：高性能計(jì)算與通信”的報(bào)告，也就是被稱為HPCC計(jì)劃的報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目，其目的是通過加強(qiáng)研究與開發(fā)解決一批重要的科學(xué)與技術(shù)挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國(guó) 實(shí)施信息高速公路而上實(shí)施的計(jì)劃，該計(jì)劃的實(shí)施將耗資百億美元，其主要目標(biāo)要達(dá)到：開發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。

該項(xiàng)目主要由五部分組成：

1、高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（HPCS），內(nèi)容包括今后幾代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的研究、系統(tǒng)設(shè)計(jì)工具、先進(jìn)的典型系統(tǒng)及原有系統(tǒng)的評(píng)價(jià)等；

2、先進(jìn)軟件技術(shù)與算法（ASTA），內(nèi)容有巨大挑戰(zhàn)問題的軟件支撐、新算法設(shè)計(jì)、軟件分支與工具、計(jì)算計(jì)算及高性能計(jì)算研究中心等；

3、國(guó)家科研與教育網(wǎng)格（NREN），內(nèi)容有中接站及10億位級(jí)傳輸?shù)难芯颗c開發(fā)；

4、基本研究與人類資源（BRHR），內(nèi)容有基礎(chǔ)研究、培訓(xùn)、教育及課程教材，被設(shè)計(jì)通過獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)查者-開始的，長(zhǎng)期的調(diào)查在可升級(jí)的高性能計(jì)算中來(lái)增加創(chuàng)新意識(shí)流，通過提高教育和高性能的計(jì)算訓(xùn)練和通信來(lái)加大熟練的和訓(xùn)練有素的人員的聯(lián)營(yíng)，和來(lái)提供必需的基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)支持這些調(diào)查和研究活動(dòng)；

5、信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)技術(shù)和應(yīng)用（IITA ），目的在于保證美國(guó)在先進(jìn)信息技術(shù)開發(fā)方面的領(lǐng)先地位。

3、 Storm

Storm是自由的開源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡(jiǎn)單，支持許多種編程語(yǔ)言，使用起來(lái)非常有趣。Storm由Twitter開源而來(lái)，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

Storm有許多應(yīng)用領(lǐng)域：實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、不停頓的計(jì)算、分布式RPC（遠(yuǎn)過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請(qǐng)求服務(wù)）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載）等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測(cè) 試，每個(gè)節(jié)點(diǎn)每秒鐘可以處理100萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)元組。Storm是可擴(kuò)展、容錯(cuò)，很容易設(shè)置和操作。

4、 Apache Drill

為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache軟件基金會(huì)近日發(fā)起了一項(xiàng)名為“Drill”的開源項(xiàng)目。Apache Drill 實(shí)現(xiàn)了 Google’s Dremel.

據(jù)Hadoop廠商MapR Technologies公司產(chǎn)品經(jīng)理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經(jīng)作為Apache孵化器項(xiàng)目來(lái)運(yùn)作，將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。

該項(xiàng)目將會(huì)創(chuàng)建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用該工具來(lái)為Hadoop數(shù)據(jù)分析工具的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提速）。而“Drill”將有助于Hadoop用戶實(shí)現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目的。

“Drill”項(xiàng)目其實(shí)也是從谷歌的Dremel項(xiàng)目中獲得靈感：該項(xiàng)目幫助谷歌實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應(yīng)用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構(gòu)建系統(tǒng)上的測(cè)試結(jié)果等等。

通過開發(fā)“Drill”Apache開源項(xiàng)目，組織機(jī)構(gòu)將有望建立Drill所屬的API接口和靈活強(qiáng)大的體系架構(gòu)，從而幫助支持廣泛的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)格式和查詢語(yǔ)言。

5、 RapidMiner

RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。

功能和特點(diǎn)

免費(fèi)提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和庫(kù)

100%用Java代碼（可運(yùn)行在操作系統(tǒng)）

數(shù)據(jù)挖掘過程簡(jiǎn)單，強(qiáng)大和直觀

內(nèi)部XML保證了標(biāo)準(zhǔn)化的格式來(lái)表示交換數(shù)據(jù)挖掘過程

可以用簡(jiǎn)單腳本語(yǔ)言自動(dòng)進(jìn)行大規(guī)模進(jìn)程

多層次的數(shù)據(jù)視圖，確保有效和透明的數(shù)據(jù)

圖形用戶界面的互動(dòng)原型

命令行（批處理模式）自動(dòng)大規(guī)模應(yīng)用

Java API（應(yīng)用編程接口）

簡(jiǎn)單的插件和推廣機(jī)制

強(qiáng)大的可視化引擎，許多尖端的高維數(shù)據(jù)的可視化建模

400多個(gè)數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)營(yíng)商支持

耶魯大學(xué)已成功地應(yīng)用在許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)流挖掘，集成開發(fā)的方法和分布式數(shù)據(jù)挖掘。

6、 Pentaho BI

Pentaho BI 平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI 產(chǎn)品，它是一個(gè)以流程為中心的，面向解決方案（Solution）的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí)BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來(lái)，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務(wù)智能的獨(dú)立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構(gòu)成一項(xiàng)項(xiàng)復(fù)雜的、完整的商務(wù)智能解決方案。

Pentaho BI 平臺(tái)，Pentaho Open BI 套件的核心架構(gòu)和基礎(chǔ)，是以流程為中心的，因?yàn)槠渲袠锌刂破魇且粋€(gè)工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來(lái)定義在BI 平臺(tái)上執(zhí)行的商業(yè)智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平臺(tái)包含組件和報(bào)表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報(bào)表生成、分析、數(shù)據(jù)挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術(shù)集成到Pentaho平臺(tái)中來(lái)。 Pentaho的發(fā)行，主要以Pentaho SDK的形式進(jìn)行。

Pentaho SDK共包含五個(gè)部分：Pentaho平臺(tái)、Pentaho示例數(shù)據(jù)庫(kù)、可獨(dú)立運(yùn)行的Pentaho平臺(tái)、Pentaho解決方案示例和一個(gè)預(yù)先配制好的 Pentaho網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。其中Pentaho平臺(tái)是Pentaho平臺(tái)最主要的部分，囊括了Pentaho平臺(tái)源代碼的主體；Pentaho數(shù)據(jù)庫(kù)為 Pentaho平臺(tái)的正常運(yùn)行提供的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括配置信息、Solution相關(guān)的信息等等，對(duì)于Pentaho平臺(tái)來(lái)說它不是必須的，通過配置是可以用其它數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)取代的；可獨(dú)立運(yùn)行的Pentaho平臺(tái)是Pentaho平臺(tái)的獨(dú)立運(yùn)行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平臺(tái)在沒有應(yīng)用服務(wù)器支持的情況下獨(dú)立運(yùn)行；

Pentaho解決方案示例是一個(gè)Eclipse工程，用來(lái)演示如何為Pentaho平臺(tái)開發(fā)相關(guān)的商業(yè)智能解決方案。

Pentaho BI 平臺(tái)構(gòu)建于服務(wù)器，引擎和組件的基礎(chǔ)之上。這些提供了系統(tǒng)的J2EE 服務(wù)器，安全，portal，工作流，規(guī)則引擎，圖表，協(xié)作，內(nèi)容管理，數(shù)據(jù)集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標(biāo)準(zhǔn)的，可使用其他產(chǎn)品替換之。

7、 SAS Enterprise Miner

§ 支持整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程的完備工具集

§ 易用的圖形界面,適合不同類型的用戶快速建模

§ 強(qiáng)大的模型管理和評(píng)估功能

§ 快速便捷的模型發(fā)布機(jī)制, 促進(jìn)業(yè)務(wù)閉環(huán)形成

數(shù)據(jù)分析算法

大數(shù)據(jù)分析主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和大規(guī)模計(jì)算。機(jī)器學(xué)習(xí)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，而監(jiān)督學(xué)習(xí)又包括分類學(xué)習(xí)、回歸學(xué)習(xí)、排序?qū)W習(xí)、匹配學(xué)習(xí)等（見圖1）。分類是最常見的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用問題，比如垃圾郵件過濾、人臉檢測(cè)、用戶畫像、文本情感分析、網(wǎng)頁(yè)歸類等，本質(zhì)上都是分類問題。分類學(xué)習(xí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，研究最徹底、使用最廣泛的一個(gè)分支。

最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)期刊）雜志發(fā)表了一篇有趣的論文。他們讓179種不同的分類學(xué)習(xí)方法（分類學(xué)習(xí)算法）在UCI 121個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了“大比武”（UCI是機(jī)器學(xué)習(xí)公用數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集的規(guī)模都不大）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)Random Forest（隨機(jī)森林）和SVM（支持向量機(jī)）名列第一、第二名，但兩者差異不大。在84.3%的數(shù)據(jù)上、Random Forest壓倒了其它90%的方法。也就是說，在大多數(shù)情況下，只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。

KNN

K最近鄰算法。給定一些已經(jīng)訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)，輸入一個(gè)新的測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算包含于此測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)的最近的點(diǎn)的分類情況，哪個(gè)分類的類型占多數(shù)，則此測(cè)試點(diǎn)的分類與此相同，所以在這里,有的時(shí)候可以復(fù)制不同的分類點(diǎn)不同的權(quán)重。近的點(diǎn)的權(quán)重大點(diǎn)，遠(yuǎn)的點(diǎn)自然就小點(diǎn)。詳細(xì)介紹鏈接

Naive Bayes

樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法是貝葉斯算法里面一種比較簡(jiǎn)單的分類算法，用到了一個(gè)比較重要的貝葉斯定理，用一句簡(jiǎn)單的話概括就是條件概率的相互轉(zhuǎn)換推導(dǎo)。詳細(xì)介紹鏈接

樸素貝葉斯分類是一種十分簡(jiǎn)單的分類算法，叫它樸素貝葉斯分類是因?yàn)檫@種方法的思想真的很樸素，樸素貝葉斯的思想基礎(chǔ)是這樣的：對(duì)于給出的待分類項(xiàng)，求解在此項(xiàng)出現(xiàn)的條件下各個(gè)類別出現(xiàn)的概率，哪個(gè)最大，就認(rèn)為此待分類項(xiàng)屬于哪個(gè)類別。通俗來(lái)說，就好比這么個(gè)道理，你在街上看到一個(gè)黑人，我問你你猜這哥們哪里來(lái)的，你十有八九猜非洲。為什么呢？因?yàn)楹谌酥蟹侵奕说谋嚷首罡撸?dāng)然人家也可能是美洲人或亞洲人，但在沒有其它可用信息下，我們會(huì)選擇條件概率最大的類別，這就是樸素貝葉斯的思想基礎(chǔ)。

SVM

支持向量機(jī)算法。支持向量機(jī)算法是一種對(duì)線性和非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的時(shí)候可以通過核函數(shù)轉(zhuǎn)為線性的情況再處理。其中的一個(gè)關(guān)鍵的步驟是搜索最大邊緣超平面。詳細(xì)介紹鏈接

Apriori

Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過連接和剪枝運(yùn)算挖掘出頻繁項(xiàng)集，然后根據(jù)頻繁項(xiàng)集得到關(guān)聯(lián)規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則的導(dǎo)出需要滿足最小置信度的要求。詳細(xì)介紹鏈接

PageRank

網(wǎng)頁(yè)重要性/排名算法。PageRank算法最早產(chǎn)生于Google,核心思想是通過網(wǎng)頁(yè)的入鏈數(shù)作為一個(gè)網(wǎng)頁(yè)好快的判定標(biāo)準(zhǔn)，如果1個(gè)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)部包含了多個(gè)指向外部的鏈接，則PR值將會(huì)被均分，PageRank算法也會(huì)遭到LinkSpan攻擊。詳細(xì)介紹鏈接

RandomForest

隨機(jī)森林算法。算法思想是決策樹+boosting.決策樹采用的是CART分類回歸數(shù),通過組合各個(gè)決策樹的弱分類器,構(gòu)成一個(gè)最終的強(qiáng)分類器,在構(gòu)造決策樹的時(shí)候采取隨機(jī)數(shù)量的樣本數(shù)和隨機(jī)的部分屬性進(jìn)行子決策樹的構(gòu)建,避免了過分?jǐn)M合的現(xiàn)象發(fā)生。詳細(xì)介紹鏈接

Artificial Neural Network

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個(gè)詞實(shí)際是來(lái)自于生物學(xué)，而我們所指的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確的名稱應(yīng)該是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）”。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有初步的自適應(yīng)與自組織能力。在學(xué)習(xí)或訓(xùn)練過程中改變突觸權(quán)重值，以適應(yīng)周圍環(huán)境的要求。同一網(wǎng)絡(luò)因?qū)W習(xí)方式及內(nèi)容不同可具有不同的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)，可以發(fā)展知識(shí)，以致超過設(shè)計(jì)者原有的知識(shí)水平。通常，它的學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式可分為兩種，一種是有監(jiān)督或稱有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，這時(shí)利用給定的樣本標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類或模仿；另一種是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)或稱無(wú)為導(dǎo)師學(xué)習(xí)，這時(shí)，只規(guī)定學(xué)習(xí)方式或某些規(guī)則，則具體的學(xué)習(xí)內(nèi)容隨系統(tǒng)所處環(huán)境（即輸入信號(hào)情況）而異，系統(tǒng)可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)環(huán)境特征和規(guī)律性，具有更近似人腦的功能。

四、什么是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法？

程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是相互之間存在的一種或多種特定關(guān)系的數(shù)據(jù)元素的集合。包括4類基本的結(jié)構(gòu)：集合、線形結(jié)構(gòu)、樹形結(jié)構(gòu)、圖狀或網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。通俗點(diǎn)就是數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)，比方說這些數(shù)據(jù)在內(nèi)存中以什么樣的結(jié)構(gòu)存放。

算法實(shí)際是編程過程中完成一件事采用的方法，比方說現(xiàn)實(shí)生活中做數(shù)學(xué)題時(shí)兩個(gè)人都將題完成但是他們之間有一個(gè)用的時(shí)間很短就是因?yàn)椴捎昧撕?jiǎn)便的方法。同樣在編程過程中采用好的算法可以降低程序的時(shí)空復(fù)雜度

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)算法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。