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大数据挖掘开发培训班:主流大数据挖掘算法讲解

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-01 15:15
大数据挖掘开发岗位,可以说是近两年来备受关注的“高端技术职位”,一方面需要大数据挖掘开发岗位人才的,主要集中在大公司,另一方面,数据挖掘整体从业者的学历,也是比较高的。今天的大数据挖掘开发培训班课程分享,我们来对主流大数据挖掘算法做一些简单的讲解。

在数据挖掘领域,算法是需要掌握的核心知识要点,依据不同的数据特征,以及实际业务当中的数据需求,可以采用不同的算法,来完成相应的需求任务。

大数据挖掘开发培训班

主流大数据挖掘算法:

1、C4.5(分类决策树)

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点,并对ID3算法进行了改进,产生的分类规则易于理解,准确率较高。

2、K-Means算法

K-means算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k<n。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

3、支持向量机(SVM)

支持向量机广泛的应用于统计分类以及回归分析中,将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。

4、Apriori算法

Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。

5、最大期望(EM)算法

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。

6、AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。

7、K最近邻分类算法(KNN)

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。

8、朴素贝叶斯算法(NBC)

朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。

关于大数据挖掘开发培训班,主流大数据挖掘算法,以上就给大家做了一个简单的介绍了。大数据挖掘在大数据处理当中是尤其受到重视的一个环节,这个岗位的发展前景也是值得期待的。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据挖掘开发,零基础面授小班课,本月正在招生中,课程大纲及学习资料可联系客服获取!
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