① 需要掌握哪些大数据算法
数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。
1、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。
2、2、k-means algorithm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。
3、支持向量机，英文为Support Vector Machine，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。
4、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。
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（Latent Variabl）。
6、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（Larry Page）。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。
7、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)。
8、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。
9、Naive Bayes。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(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。
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② 人工智能十大算法是什么
人工智能领域的十大经典算法包括：
1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：这一算法基于贝叶斯定理，在分类问题中表现出色，尤其在文本分类和垃圾邮件过滤中应用广泛。
2. K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：KNN算法通过查找测试数据点的K个最近邻居来预测其分类，适用于图像识别和推荐系统等领域。
3. 决策树算法（Decision Tree）：通过树形结构来对数据进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则，广泛应用于数据挖掘和金融风控等场景。
4. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）：SVM算法通过找到能够最大化分类间隔的超平面来进行分类，常用于图像识别和自然语言处理等领域。
5. 神经网络算法（Neural Network）：模拟人脑神经元结构的算法，通过多层节点处理信息，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
6. 遗传算法（Genetic Algorithm）：受生物进化理论启发，通过模拟自然选择和遗传机制进行优化问题求解，常用于参数优化和特征选择等任务。
7. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：通过模拟鸟群或鱼群的社会行为进行优化，适用于参数优化和特征选择等问题。
8. 蚁群算法（Ant Colony Algorithm）：灵感来源于蚂蚁的觅食行为，用于求解路径规划和网络优化等问题。
9. 随机森林算法（Random Forest）：由多个决策树组成的集成学习方法，通过投票或平均等方式提高分类准确性，常用于数据挖掘和金融风控等场合。
10. 协同过滤算法（Collaborative Filtering）：基于用户历史行为和偏好进行推荐，常用于在线推荐系统，如电影和商品推荐。
这些算法各自有其独特的优势和应用场景，在人工智能领域发挥着重要作用。
③ 食方ai算法跟由图ai哪个好用
食方ai算法好用。
食方ai算法主要应用于食品安全领域，可以通过对食品成分、营养价值等数据的分析，提供更加精准的食品安全评估和监管服务。而由图ai则主要应用于图像识别和处理领域，可以通过对图像数据的分析，实现人脸识别、物体识别、场景识别等功能。总的来说，民以食为天，因此个人觉得食方ai算法重要，好用。
除了食方ai算法和由图ai，还有很多其他的人工智能算法，如深度学习、机器学习等，它们都有各自的优势和适用场景。