大数据算法算力算子

❶ 大数据算法 的原理是什么 是谁发明的 是怎么发明的

大数据是一个很广的概念
并没有大数据算法这种东西
大数据是指数据量激增以后面临的一系列难题和场景
具体到实际应用 那就要具体看了
你可能想问 原来一个算法 在大数据场景下 变成什么样了， 其实这是分布式算法的问题，很多时候都不是某个人发明 而是工程问题

❷ 对于大数据开发，需要掌握哪些大数据算法

不管是什么行业的数据分析师，必须要掌握的技能是： 该行业的行业知识和经验，不能低于行业专家的平均水平 必须具有的数学知识，例如统计分析、数理统计、模糊数学、线性代数、建模方法等等 IT技术：数据库技术、大数据技术、离散数学算法。

❸ 算法和大数据算法哪个好

两者是相辅相成的，没有谁比谁更重要，就像鸡蛋和母鸡哪个更重要一样？只有算法，没有数据，那么算法就没了存在的意义，只有数据，没有算法，得来的算法显得更加杂乱无章，哪来的生产效率？

❹ 什么叫大数据，与云计算有何关系。

1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(4)大数据算法算力算子扩展阅读：

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据的趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：网络-大数据网络-云数据

❺ 需要掌握哪些大数据算法

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1.C4.5
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，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2)在树构造过程中进行剪枝；
3)能够完成对连续属性的离散化处理；
4)能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
2.Thek-meansalgorithm即K-Means算法
k-meansalgorithm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 3.Supportvectormachines
支持向量机，英文为SupportVectorMachine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机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。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.CBurges的《模式识别支持向量机指南》。vanderWalt和Barnard将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4.TheApriorialgorithm
Apriori算法是一种最有影响的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。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
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，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（DataClustering）领域。
6.PageRank
PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（LarryPage）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
7.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)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
8.kNN:k-nearestneighborclassification
K最近邻(k-NearestNeighbor，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。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
9.NaiveBayes
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，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。同时，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。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
10.CART:分类与回归树
CART,。在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

❻ 大数据挖掘的算法有哪些

数据挖掘本质还是机器学习算法
具体可以参见《数据挖掘十大常见算法》
常用的就是：SVM，决策树，朴素贝叶斯，逻辑斯蒂回归等
主要解决分类和回归问题

❼ 大数据算法和传统的数据挖掘算法有什么显著的差

the rain knows the seas

❽ 大数据常用算法有哪些

made it," sai

❾ 大数据算法有哪些

有很多事应该是直接进行一些用数据证明就可以进行计算，所以这个安排了部分少的。