数据挖掘领域十大经典算法:c4.5、kmeans、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、朴素贝叶斯、Cart。1.C4.5算法是机器学习算法中的分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。2，2，kmeansalgorithm算法是一种聚类算法，将N个对象按照属性分成k个分区，k3，SupportVectorMachine(英文简称SVM)。
4.Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集最有影响力的算法。其核心是一种基于两阶段频率集思想的递归算法。5.最大期望算法。在统计计算中，最大期望(EM)算法是一种寻找概率模型中参数的最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于一个不可观测的潜在变量。
5、大数据就业有什么要求处理大数据需要一个全面、复杂、多方位的系统。系统中有很多处理模块，数据挖掘技术作为一个独立的身份存在于处理大数据的整个系统中，与其他模块相辅相成，和谐发展。在大数据时代，数据挖掘技术的地位无与伦比。数据挖掘的基本流程在正式讲数据挖掘知识列表之前，我先跟大家讲一下数据挖掘的基本流程。数据挖掘的过程可以分为以下六个步骤。
数据了解:尝试收集一些数据，然后对数据进行挖掘，包括数据描述和数据质量验证。这将有助于您对收集的数据有一个初步的了解。数据准备:开始收集数据，进行数据清洗、数据整合等操作，完成数据挖掘前的准备。建模:选择和应用各种数据挖掘模型，并对其进行优化，以获得更好的分类结果。模型评估:对模型进行评估，检查建立模型的每一步，确认模型是否达到了预定的业务目标。
6、大数据人脸分析案例大数据人脸分析案例大数据人脸分析案例，随着社会科技的不断发展，人工技能和人脸识别技术也在各个领域得到了普及。人脸识别技术可以在大数据的环境下发挥强大的作用。下面分享一下关于大数据人脸分析的内容。大数据人脸分析案例1基于特征的方法和基于图像的方法1。基于特征的方法技术:基于特征的方法试图找到人脸的不变特征进行检测。其基本思想是，人的视觉可以很容易地察觉到不同姿势和光照条件下对人脸的观察，因此尽管有这些变化，但一定有一致的属性或特征。
例子:边缘检测器通常提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、肤色和发际线。基于提取的特征，建立统计模型来描述它们之间的关系，并验证图像中人脸的存在。优点:易于实现，传统方法的缺点:基于特征的算法的主要问题之一是图像特征可能会因光照、噪声和遮挡而受到严重破坏。另外，人脸的特征边界会被弱化，阴影会导致强边缘，使得感知分组算法没有用。
7、大数据和「数据挖掘」是何关系?数据挖掘是研究数据内在规律的行动，通过各种机器学习、统计学习、模型算法来研究。大数据其实是数据的一种状态，数据量很大，超过了人类数据处理软件的极限。所以，他们的关系很容易看出来。有了大数据，数据挖掘就有了原材料，也就是饭熟了。随着数据挖掘的应用，数据有了它的位置、活力和生产力，而不是分散在世界各地的硬盘里。
大数据其实是数据的一种状态，数据量很大，超过了人类数据处理软件的极限。数据挖掘以数据库理论、机器学习、人工智能和现代统计学为基础，已经在很多领域得到应用。涉及到很多算法，比如机器学习衍生的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，相关分析等。数据挖掘的定义是从海量数据中发现有意义的模式或知识。
8、支持向量机(SVMSVM是一个二元分类模型。其基本模型是在特征空间中寻找一个线性分类器来分离具有最大间隔的超平面。(最大区间就是它的唯一性)，通过这个超平面实现未知样本集的分类。意义:原始样本空间中可能不存在一个能正确将样本分为两类的超平面，但我们知道，如果原始空间的维数有限，即属性个数有限，那么一定存在一个能划分样本的高维特征空间。
核函数的真正意义在于它并没有真正映射到高维空间而是实现了映射的功能，即减少了大量的映射计算。选择:利用专家的先验知识选择核函数，例如，如果已知问题是线性可分的，则可以使用线性核来代替非线性核。如果特征的数量与样本的数量一样大，则选择线性核函数SVM或LR，如果特征的数量很少并且样本的数量是正常的，则选择高斯核函数SVM。
