本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)近似算法，以及大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)算法有哪些
• 2、大數(shù)據(jù)常用算法有哪些?
• 3、大數(shù)據(jù)最常用的算法有哪些
• 4、大數(shù)據(jù)經(jīng)典算法解析(8)一KNN算法

大數(shù)據(jù)算法有哪些

大數(shù)據(jù)等最核心的關(guān)鍵技術(shù)：32個(gè)算法 A* 搜索算法——圖形搜索算法，從給定起點(diǎn)到給定終點(diǎn)計(jì)算出路徑。其中使用了一種啟發(fā)式的估算，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)估算通過該節(jié)點(diǎn)的最佳路徑，并以之為各個(gè)地點(diǎn)排定次序。

離散微分算法(Discretedifferentiation)。大數(shù)據(jù)挖掘的算法：樸素貝葉斯，超級(jí)簡單，就像做一些數(shù)數(shù)的工作。如果條件獨(dú)立假設(shè)成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)等最核心的關(guān)鍵技術(shù)：32個(gè)算法A*搜索算法——圖形搜索算法，從給定起點(diǎn)到給定終點(diǎn)計(jì)算出路徑。其中使用了一種啟發(fā)式的估算，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)估算通過該節(jié)點(diǎn)的最佳路徑，并以之為各個(gè)地點(diǎn)排定次序。

Buchberger算法一種數(shù)學(xué)算法，可將其視為針對(duì)單變量最大公約數(shù)求解的歐幾里得算法和線性系統(tǒng)中高斯消元法的泛化。

大數(shù)據(jù)是一個(gè)很廣的概念，并沒有大數(shù)據(jù)算法這種東西，您估計(jì)想問的是大數(shù)據(jù)挖掘的算法：樸素貝葉斯超級(jí)簡單，就像做一些數(shù)數(shù)的工作。如果條件獨(dú)立假設(shè)成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)常用算法有哪些?

RSA——公鑰加密算法。首個(gè)適用于以簽名作為加密的算法。RSA在電商行業(yè)中仍大規(guī)模使用，大家也相信它有足夠安全長度的公鑰。

離散微分算法(Discretedifferentiation)。大數(shù)據(jù)挖掘的算法：樸素貝葉斯，超級(jí)簡單，就像做一些數(shù)數(shù)的工作。如果條件獨(dú)立假設(shè)成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

樸素貝葉斯算法（Naive Bayes）：是一種基于貝葉斯定理的分類算法，常用于文本分類、垃圾郵件過濾等領(lǐng)域。K近鄰算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：是一種基于相似度的分類算法，常用于圖像識(shí)別、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。

單純型算法(Simplex Algorithm)——在數(shù)學(xué)的優(yōu)化理論中，單純型算法是常用的技術(shù)，用來找到線性規(guī)劃問題的數(shù)值解。線性規(guī)劃問題包括在一組實(shí)變量上的一系列線性不等式組，以及一個(gè)等待較大化(或最小化)的固定線性函數(shù)。

A* 搜索算法圖形搜索算法，從給定起點(diǎn)到給定終點(diǎn)計(jì)算出路徑。其中使用了一種啟發(fā)式的估算，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)估算通過該節(jié)點(diǎn)的最佳路徑，并以之為各個(gè)地點(diǎn)排定次序。算法以得到的次序訪問這些節(jié)點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)等最核心的關(guān)鍵技術(shù)：32個(gè)算法A*搜索算法——圖形搜索算法，從給定起點(diǎn)到給定終點(diǎn)計(jì)算出路徑。其中使用了一種啟發(fā)式的估算，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)估算通過該節(jié)點(diǎn)的最佳路徑，并以之為各個(gè)地點(diǎn)排定次序。

大數(shù)據(jù)最常用的算法有哪些

1、離散微分算法(Discretedifferentiation)。大數(shù)據(jù)挖掘的算法：樸素貝葉斯，超級(jí)簡單，就像做一些數(shù)數(shù)的工作。如果條件獨(dú)立假設(shè)成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

2、實(shí)時(shí)算法：這類算法的輸出需要在給定的時(shí)限內(nèi)得到。非實(shí)時(shí)算法：這類算法的輸出不需要在給定的時(shí)限內(nèi)得到，但是它們必須能夠在可接受的時(shí)間內(nèi)完成。

3、分支界定算法(Branch and Bound)——在多種最優(yōu)化問題中尋找特定最優(yōu)化解決方案的算法，特別是針對(duì)離散、組合的最優(yōu)化。

大數(shù)據(jù)經(jīng)典算法解析(8)一KNN算法

kNN學(xué)習(xí)模型：輸入XX，通過學(xué)習(xí)得到?jīng)Q策函數(shù)：輸出類別Y=f(X)Y=f(X)。假設(shè)分類損失函數(shù)為0-1損失函數(shù)，即分類正確時(shí)損失函數(shù)值為0，分類錯(cuò)誤時(shí)則為1。

KNN算法本身簡單有效，它是一種lazy-learning算法，分類器不需要使用訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度為0。

KNN算法，即K近鄰(K Nearest Neighbour)算法，是一種基本的分類算法。其主要原理是：對(duì)于一個(gè)需要分類的數(shù)據(jù)，將其和一組已經(jīng)分類標(biāo)注好的樣本集合進(jìn)行比較，得到距離最近的K個(gè)樣本，K個(gè)樣本最多歸屬的類別，就是這個(gè)需要分類數(shù)據(jù)的類別。

knn算法的基本要素有如下：數(shù)據(jù)對(duì)象操作和操作：以指令的形式描述計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行的基本操作。算法的控制結(jié)構(gòu)：算法的功能結(jié)構(gòu)不僅取決于所選操作，還取決于操作之間的執(zhí)行順序。

算法的存儲(chǔ)復(fù)雜度為O(n)，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，其中 n 為訓(xùn)練對(duì)象的數(shù)量。

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