① 需要掌握哪些大數據演算法
數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。
1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。
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② 人工智慧十大演算法是什麼
人工智慧領域的十大經典演算法包括：
1. 樸素貝葉斯演算法（Naive Bayes）：這一演算法基於貝葉斯定理，在分類問題中表現出色，尤其在文本分類和垃圾郵件過濾中應用廣泛。
2. K近鄰演算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：KNN演算法通過查找測試數據點的K個最近鄰居來預測其分類，適用於圖像識別和推薦系統等領域。
3. 決策樹演算法（Decision Tree）：通過樹形結構來對數據進行分類，每個節點代表一個特徵，每個分支代表一個決策規則，廣泛應用於數據挖掘和金融風控等場景。
4. 支持向量機演算法（Support Vector Machine，SVM）：SVM演算法通過找到能夠最大化分類間隔的超平面來進行分類，常用於圖像識別和自然語言處理等領域。
5. 神經網路演算法（Neural Network）：模擬人腦神經元結構的演算法，通過多層節點處理信息，廣泛應用於圖像識別、語音識別等領域。
6. 遺傳演算法（Genetic Algorithm）：受生物進化理論啟發，通過模擬自然選擇和遺傳機制進行優化問題求解，常用於參數優化和特徵選擇等任務。
7. 粒子群演算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：通過模擬鳥群或魚群的社會行為進行優化，適用於參數優化和特徵選擇等問題。
8. 蟻群演算法（Ant Colony Algorithm）：靈感來源於螞蟻的覓食行為，用於求解路徑規劃和網路優化等問題。
9. 隨機森林演算法（Random Forest）：由多個決策樹組成的集成學習方法，通過投票或平均等方式提高分類准確性，常用於數據挖掘和金融風控等場合。
10. 協同過濾演算法（Collaborative Filtering）：基於用戶歷史行為和偏好進行推薦，常用於在線推薦系統，如電影和商品推薦。
這些演算法各自有其獨特的優勢和應用場景，在人工智慧領域發揮著重要作用。
③ 食方ai演算法跟由圖ai哪個好用
食方ai演算法好用。
食方ai演算法主要應用於食品安全領域，可以通過對食品成分、營養價值等數據的分析，提供更加精準的食品安全評估和監管服務。而由圖ai則主要應用於圖像識別和處理領域，可以通過對圖像數據的分析，實現人臉識別、物體識別、場景識別等功能。總的來說，民以食為天，因此個人覺得食方ai演算法重要，好用。
除了食方ai演算法和由圖ai，還有很多其他的人工智慧演算法，如深度學習、機器學習等，它們都有各自的優勢和適用場景。