大数据常用算法

大数据常用算法

监督学习算法‌‌‌线性回归(Linear Regression)‌：线性回归是一种用于预测数值型变量的监督学习算法，通过拟合一个线性函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。‌‌逻辑回归(Logistic Regression)‌：逻辑回归用于预测分类型变量的监督学习算法，通过拟合一个逻辑函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。‌‌决策树(Decision Tree)‌：决策树是一种用于分类和预测的非参数监督学习算法，通过构建一个树状结构来描述输入变量和输出变量之间的关系。‌‌随机森林(Random Forest)‌：随机森林是一种用于分类和预测的非参数监督学习算法，由多个决策树组成。‌‌支持向量机(Support Vector Machine, SVM)‌：SVM是一种用于分类和预测的监督学习算法，通过将输入空间映射到高维空间来找到一个超平面，以最大化不同类别之间的距离。无监督学习算法‌‌聚类分析(Cluster Analysis)‌：聚类分析是一种无监督学习算法，将输入数据分组成多个相似的子集，以便更好地理解数据集的结构和特征。‌‌主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)‌：PCA是一种用于降维的无监督学习算法，通过将输入数据投影到低维空间来减少输入数据的维度。数学优化算法‌‌单纯型算法(Simplex Algorithm)‌：在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。‌奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)‌：SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在线性代数中有多种应用。‌求解线性方程组‌：可以通过高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination)或柯列斯基分解(Cholesky decomposition)来求解。