大数据会常用到哪些算法知识？

目前大家想要学习大数据或者人工智能的东西，都是听过不少，但是又不知道如何下手，感觉是一个非常模糊、抽象难懂的东西。我常举一个例子：水果大家都听过，但是没见过，你肯定会反驳我，我见过啊：香蕉、苹果、橘子都是水果啊。对，今天今天我们就来聊聊，大数据，聊聊大数据里面的“香蕉”、“苹果”、“橘子”；

如何找到这些“水果”？

我建议最有效的就是去看大数据相关岗位的招聘要求，简单用近期一个朋友在朋友圈的招聘贴来找“水果”【有兴趣的，赶紧简历砸过去】：

看上图，解释下：

大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。

常见算法场景：分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘、深度学习 、集成算法等。

一个简单的算法选择技巧：

首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考，在基础上与其他算法进行比较；

十大经典算法：

Apriori算法：https://www.toutiao.com/i6602129057633010184/

AdaBoost算法（附代码）：https://www.toutiao.com/i6602034223387771400/

C4.5算法（附代码）：https://www.toutiao.com/i6602461790884332045/

CART算法（附代码）：https://www.toutiao.com/i6602016174802731533/

算法相当于武器，产品相当于持剑者，场景才是目标。

所以，不清楚你的目的，如果想学习，那么就从基础的开始。如果是想知道目前那种算法用处最多，NLP自然语言处理确实用处比较多。

不同领域需要不同算法，比如自然语言处理与机器视觉，通用算法见机器学习库参考经典scikit-learn算法选择图谱：