大数据算法入门基础

作者:吉季林 | 发布日期:2024-06-13 13:49:59

⓵大数据核心算法有哪些?1.A*搜索算法——一种图搜索算法,计算从给定起点到给定终点的路径。 启发式估计用于为每个节点估计通过该节点的最佳路径,并用它来对位置进行排名。 算法按照获得的顺序访问这些节点。 因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的一个例子。
2.BeamSearch(也称为定向搜索、BeamSearch)——最佳优先搜索算法的优化。 使用启发式函数来评估每个被检查节点的能力。 然而,波束搜索只能找到每个深度的前m个最合格的节点,其中m是一个固定数字——波束的宽度。
3.二分搜索(BinarySearch)——一种在线性数组中查找特定值的算法。 每一步都会剔除一半不符合要求的数据。
4.分支定界算法(BranchandBound)——一种针对各种优化问题,特别是离散和组合优化寻找特定最优解的算法。
5.Buchberger算法–一种数学算法,可以被视为求解线性系统中变量的最大公约数的欧几里得算法和高斯消元法的推广。
6.数据压缩——使用特定的编码方案使用更少的字节(或其他信息承载单元)对信息进行编码的过程,也称为源编码。
7.Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许两方在不安全的通信通道中共同建立共享密钥,而无需事先了解对方。 该密钥稍后可以与对称加密一起使用来加密后续通信。
8.Dijkstra算法-对于没有负权重边的有向图,从单个起点计算最短算法。
9.离散微分算法。 ⓶大数据最常用的算法有哪些离散微分算法。
大数据挖掘算法:朴素贝叶斯,很简单,就像做计数工作一样。 如果条件独立的假设成立,NB将比判别模型收敛得更快,因此只需要少量的训练数据。 即使条件独立的假设不成立,NB在实践中仍然表现得令人惊讶。
分支定界算法(BranchandBound)——一种在各种优化问题中寻找特定最优解的算法,特别是对于离散和组合优化。
数据挖掘算法的可视化是人可见的,而数据挖掘是机器可见的。 聚类、分割、异常值分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并发现其价值。 这些算法不仅必须管理大数据量,还要管理处理数据的速度。