大数据算法公式汇总，大数据算法公式汇总指南

大数据算法是处理大规模数据集的关键技术，其核心目的是从数据中提取有用的信息、模式和知识。以下是一些常见的大数据算法及其公式汇总：

1. 数据预处理算法：

• 缺失值填充（如均值、中位数、众数填充）
• 异常值检测（如IQR、Z-score、箱线图等）
• 特征缩放（如标准化、归一化、指数变换等）

2. 分类算法：

• 决策树（Decision Trees）：例如ID3、CART、随机森林等
• 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：核函数（如线性核、多项式核、径向基函数核等）
• 神经网络（Neural Networks）：多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等

3. 聚类算法：

• K-means 聚类：K = 2, ..., N
• 层次聚类（Hierarchical Clustering）：Agglomerative或Dense Hierarchical
• 密度聚类（Density-Based Clustering）：DBSCAN

4. 关联规则学习：

• Apriori算法
• FP-growth算法
• Eclat算法

5. 推荐系统算法：

• 协同过滤（Collaborative Filtering）：基于用户-物品矩阵的矩阵分解方法
• 内容推荐（Content-based Recommendation）：基于物品相似度的余弦相似度计算
• 混合推荐（Hybrid Recommendation）：结合上述两种方法

6. 自然语言处理（NLP）算法：

• 词嵌入（Word Embeddings）：如Word2Vec、GloVe、BERT等
• 序列模型（Sequence Models）：LSTM、GRU、Transformer等

7. 机器学习集成（Ensemble）：

• Bagging（Bootstrap Aggregating）：自助采样法
• Boosting（Bagging with Boosting）：AdaBoost、XGBoost等
• Stacking（Stacking）：堆叠多个模型以获得更好的性能

8. 时间序列分析算法：

• ARIMA（自回归积分滑动平均模型）
• SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）
• Prophet（预测未来趋势）

9. 图算法：

• DFS（深度优先搜索）
• BFS（广度优先搜索）
• PageRank算法
• 社区发现算法（如GN算法、LFM算法等）

10. 优化算法：

• 梯度下降（Gradient Descent）
• 牛顿法（Newton's Method）
• 遗传算法（Genetic Algorithm）
• 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）

11. 深度学习算法：

• CNN（卷积神经网络）
• RNN（循环神经网络）
• LSTM（长短期记忆网络）
• GAN（生成对抗网络）
• VAE（变分自编码器）
• Autoencoders（自动编码器）

12. 机器学习框架：

• Scikit-learn（Python库）
• TensorFlow（开源深度学习框架）
• PyTorch（开源深度学习框架）
• XGBoost（一个快速高效的GBDT引擎）
• LightGBM（一个快速高效的GBDT引擎）
• Shark（Apache项目，用于实现分布式机器学习）

这些只是大数据算法的一部分，实际应用中可能还会涉及更多专门的领域知识和技术细节。在学习和实践这些算法时，建议先从基础开始，逐步深入到更复杂的问题和应用场景中。