大数据挖掘与机器算法包括以下几种：

1. 决策树 ：通过构建树状模型来预测目标变量的值，以特征为节点，以决策结果为叶子节点。

2. 分类算法 ：

• 逻辑回归 ：用于二元分类问题，输出目标为离散值。

• 支持向量机（SVM） ：广泛用于统计分类以及回归分析中，通过寻找一个最优超平面来实现分类。

• K-近邻（K-NN） ：基于实例的学习，通过测量不同特征点之间的距离进行分类。

• 朴素贝叶斯 ：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，用于分类和回归分析。

3. 聚类算法 ：

• K-means ：将数据集划分为K个不同的簇，每个簇由一个中心点代表。

• 层次聚类 ：通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。

• DBSCAN ：基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的聚类。

• 高斯混合模型（GMM） ：通过假设数据是由多个高斯分布生成的来进行聚类。

4. 关联规则学习 ：

• Apriori算法 ：用于发现数据库中频繁项集和关联规则。

• FP-growth算法 ：另一种关联规则学习算法，通过频繁模式挖掘来发现数据中的关联规则。

5. 神经网络 ：模拟人脑神经元连接的计算模型，通过学习输入和输出之间的关系来进行预测和分类。

6. 深度学习 ：利用多层神经网络进行学习和表示，适用于处理大规模、高维度的数据，如图像、语音和自然语言处理等。

7. 降维技术 ：

• 主成分分析（PCA） ：用于将高维数据转换为低维空间，同时保留最重要的特征。

8. 其他算法 ：

• C4.5 ：改进的决策树算法，使用信息增益率选择属性，并进行剪枝处理。

• 随机森林 ：集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。

• 梯度提升树（Gradient Boosting Trees） ：另一种集成学习方法，通过逐步构建新的弱学习器来优化模型的性能。

• AdaBoost ：一种自适应的增强学习算法，通过组合多个弱分类器来提高整体性能。

• PageRank ：用于衡量网页重要性的算法，基于链接分析。

• 遗传算法 ：模拟自然选择和遗传机制，用于优化问题。

有哪些 挖掘 大数据

挖掘机找活二手买卖APP

安卓安装 苹果安装