学⼤数据要学哪些算法_⼤数据分析都有哪些常见的算法
随着互联⽹的不断发展，⼤数据分析算法让众多企业在⽤户分析上获得了很⼤的突破。今天，我们就⼀起来了解⼀下，数据分析领域常见的算法都有哪些。
线性回归可能是统计学和机器学习中知名和易理解的算法之⼀。
取保候审的期限
由于预测建模主要关注⼩化模型的误差，或者以可解释性为代价来做出准确的预测。我们会从许多不同领域借⽤、重⽤和盗⽤算法，其中涉及⼀些统计学知识。
线性回归⽤⼀个等式表⽰，通过到输⼊变量的特定权重(B)，来描述输⼊变量(x)与输出变量(y)之间的线性关系。
2.逻辑回归
逻辑回归是机器学习从统计领域借鉴的另⼀种技术。这是⼆分类问题的专⽤⽅法(两个类值的问题)。
逻辑回归与线性回归类似，这是因为两者的⽬标都是出每个输⼊变量的权重值。与线性回归不同的是，输出的预测值得使⽤称为逻辑函数的⾮线性函数进⾏变换。
祝福老领导的话简短精辟逻辑函数看起来像⼀个⼤S，并能将任何值转换为0到1的范围内。这很有⽤，因为我们可以将相应规则应⽤于逻辑函数的输出上，把值分类为0和1(例如，如果IF⼩于0.5，那么输出1)并预测类别值。
3.线性判别分析
传统的逻辑回归仅限于⼆分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法(LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)是选的线性分类技术。
LDA的表⽰⾮常简单。它由你的数据的统计属性组成，根据每个类别进⾏计算。对于单个输⼊变量，这包括：
每类的平均值。
跨所有类别计算的⽅差。
4.分类和回归树
决策树是机器学习的⼀种重要算法。
知否知否应是绿肥红瘦番外决策树模型可⽤⼆叉树表⽰。对，就是来⾃算法和数据结构的⼆叉树，没什么特别。每个节点代表单个输⼊变量(x)和该变量上的左右孩⼦(假定变量是数字)。
5.朴素贝叶斯
google搜索打不开朴素贝叶斯是⼀种简单但极为强⼤的预测建模算法。
金融市场包括该模型由两种类型的概率组成，可以直接从你的训练数据中计算出来：1)每个类别的概率;2)给定的每个x值的类别的条件概率。⼀旦计算出来，概率模型就可以⽤于使⽤贝叶斯定理对新数据进⾏预测。当你的数据是数值时，通常假设⾼斯分布(钟形曲线)，以便可以轻松估计这些概率。
节选：⽹络⼤数据
营业执照怎么在网上办理【免责声明】本⽂系本⽹编辑部分转载，转载⽬的在于传递更多信息，并不代表本⽹赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30⽇内与管理员联系，我们会予以更改或删除相关⽂章，以保证您的权益!