大數(shù)據(jù)會(huì)常用到哪些算法知識(shí)？目前大家想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)或是人工智能的東西，也是聽過不少，但是又不知道要如何下手，感覺是一個(gè)的很什么都看不清楚、抽象難懂的東西。我常舉一個(gè)例子：水果大家都聽過，但是沒見到過，你

大數(shù)據(jù)會(huì)常用到哪些算法知識(shí)？

目前大家想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)或是人工智能的東西，也是聽過不少，但是又不知道要如何下手，感覺是一個(gè)的很什么都看不清楚、抽象難懂的東西。我常舉一個(gè)例子：水果大家都聽過，但是沒見到過，你絕對會(huì)辯解我，我看到過?。合憬?、蘋果、橘子都是水果啊。對，今天今天我們就來聊一聊，大數(shù)據(jù)，隨便聊聊大數(shù)據(jù)里面的“香蕉”、“蘋果”、“橘子”；

如何能不能找到這些“水果”？

我個(gè)人建議最最有效的是看看大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的招聘要求，簡單啊用近期一個(gè)朋友在朋友圈的招聘貼來找“水果”【有興趣的，忙不迭地簡歷砸進(jìn)來】：

看中圖，講解下：

1、2、3這些基礎(chǔ)知識(shí)就況且了，任何一個(gè)計(jì)算機(jī)相關(guān)的同學(xué)當(dāng)然都很清楚這些基礎(chǔ)能力：計(jì)算機(jī)原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息論等等。

下面重點(diǎn)分析分析:核心的“蘋果”：

一、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別：具體方法的算法，要注意有以下幾個(gè)，工程中很多應(yīng)用是從這些基礎(chǔ)算法加以改進(jìn)重新整合來的，（想飛速打聽一下這些基礎(chǔ)算法，幫我推薦一本超薄的書：李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》，可以利用overview，或者精讀都也可以）：

1、進(jìn)入虛空算法2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3、SVM（支持向量機(jī)）4、聚類算法5、降維算法

6、推薦算法

除了舊唐書·憲宗本紀(jì)幾種算法外，機(jī)器學(xué)習(xí)界還有其他的如高斯如何判斷，簡樸貝葉斯，決策樹等等算法。可是上面列的六個(gè)算法是建議使用最多，影響最廣，種類最齊全的典型。

下面做一個(gè)總結(jié)歸納，通過訓(xùn)練的數(shù)據(jù)有無標(biāo)簽，也可以將上面算法兩類監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，但推薦算法特有普通，既都屬于監(jiān)督自學(xué)，也屬于法律非監(jiān)督去學(xué)習(xí)，是單獨(dú)的一類。

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：線性回歸，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：聚類算法，降維算法

特殊能量算法：推薦算法

除了這些算法以外，有一些算法的名字在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中也經(jīng)常會(huì)再次出現(xiàn)。但他們本身并不算是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，只不過是為了幫忙解決某個(gè)子問題而自然誕生的。你是可以再理解他們?yōu)橐韵滤惴ǖ淖铀惴ǎ瑧?yīng)用于小幅度提高能提高訓(xùn)練過程。其中的代表有：梯度下降法，通常運(yùn)用在線型輪回，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，推薦算法中；牛頓法，比較多運(yùn)用在線型重臨中；BP算法，比較多運(yùn)用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；SMO算法，要注意運(yùn)用在SVM中

二、自然語言處理：一般來說，自然語言處理的目的是讓機(jī)器能夠先執(zhí)行人類所只是希望的某些語言功能自然語言處理是人工智能的武神發(fā)展目標(biāo),也差不多可以不分為人類語言的處理(語言學(xué))和機(jī)器語言的翻譯。其大體流程是語音識(shí)別與合成套裝---語音分析、詞法分析、句法分析、語義分析、語用分析。算法也可以建議參考：

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應(yīng)用中常常會(huì)都用到這個(gè)算法：

TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）算法是一種統(tǒng)計(jì)方法，用以做評估一字詞對于一個(gè)文件集或一個(gè)語料庫中的其中一份文件的重要程度。_fengj/article/details/53699903

三、知識(shí)圖譜：這一大塊我沒有誠懇進(jìn)一步了解過，算法的部分，感興趣這個(gè)可以去檢索到下。

以上，千里之行始于足下，大數(shù)據(jù)算法也不其中之一，把基礎(chǔ)扎實(shí)了，碰到工程問題，你也就會(huì)抽像出不需要能解決的問題，然后將其分解成基礎(chǔ)的算法問題，你這個(gè)可以做出了決定你自己的算法。

大數(shù)據(jù)分析要以什么分析為基礎(chǔ)？

大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本上方面

1.數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)分析的可以參照群體數(shù)量龐大，所以大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，只不過可視化分析可以不直觀地顯現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的特征，同樣它是可以被讀者輕松得到，類似看圖識(shí)字。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析理論的核心是數(shù)據(jù)挖掘算法，基于條件完全不同數(shù)據(jù)類型和格式的各種數(shù)據(jù)挖掘算法也可以更科學(xué)一般地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身特征，另一方面這些數(shù)據(jù)挖掘算法可以不慢了地處理大數(shù)據(jù)。

3.預(yù)測分析

大數(shù)據(jù)分析的終于應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測分析，從大數(shù)據(jù)挖掘特征，按照科學(xué)確立模型，后再分析和預(yù)測未來數(shù)據(jù)的模型。

4.語義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，是可以從用戶搜索關(guān)鍵字，標(biāo)志關(guān)鍵字或其他鍵入語義中結(jié)論和確定用戶需求，好利用用戶體驗(yàn)和廣告匹配。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

即便在學(xué)術(shù)研究那就商業(yè)應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)分析都與數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理、高質(zhì)量數(shù)據(jù)和最有效數(shù)據(jù)管理緊密的聯(lián)系。該領(lǐng)域這個(gè)可以可以保證分析什么結(jié)果的真實(shí)性和價(jià)值。