技術相演算法
Ⅰ 急用！！！數據挖掘的六種常用演算法和技術分別是什麼
分類和回歸
關聯規則
聚類分析
孤立點分析
演變分析
Ⅱ 到底是演算法重要還是開發技術重要
都不重要。
1、能夠把「演算法或開發」與現實需求更好結合的最好-
利是利益的利，便利的利----闡述共鳴是千年不變的法則。
2、先搞演算法--基礎；開發技術是演算法的一小部分----
最重要的是：1、學最最基礎的。2、搞定現實人的問題。 ----1 2結合才能奇跡。
最好的不在於技術，而在於共鳴或輿論
3、思想無價、知識次之、其餘不要被過多干擾。
Ⅲ 程序員必須掌握哪些演算法
集束搜索（又名定向搜索，BeamSearch）——最佳優先搜索演算法的優化。
A*搜尋演算法——圖形搜索演算法，是最佳優先搜索的範例，從給定起點到給定終點計算出路徑。
數據壓縮——採取特定編碼方案，使用更少的位元組數（或是其他信息承載單元）對信息編碼的過程，又叫來源編碼。
離散微分演算法（Discretedifferentiation）
哈希演算法（Hashing）
堆排序（Heaps）
合並排序（MergeSort）
梯度下降（Gradientdescent）——一種數學上的最優化演算法。
牛頓法（Newton'smethod）——求非線性方程（組）零點的一種重要的迭代法。
歐幾里得演算法（Euclideanalgorithm）——計算兩個整數的最大公約數。最古老的演算法之一，出現在公元前300前歐幾里得的《幾何原本》。
Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數最大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。
動態規劃演算法（DynamicProgramming）——展示互相覆蓋的子問題和最優子架構演算法。
Diffie-Hellman密鑰交換演算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以後可與一個對稱密碼一起，加密後續通訊。
Dijkstra演算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短演算法。
二分查找（BinarySearch）——在線性數組中找特定值的演算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。
合並查找演算法（Union-find）——給定一組元素，該演算法常常用來把這些元素分為多個分離的、彼此不重合的組。
期望-最大演算法（Expectation-maximizationalgorithm，又名EM-Training）——在統計計算中，期望-最大演算法在概率模型中尋找可能性最大的參數估算值，其中模型依賴於未發現的潛在變數。
快速傅里葉變換（FastFouriertransform，FFT）——計算離散的傅里葉變換（DFT）及其反轉。
最大流量演算法（Maximumflow）——該演算法試圖從一個流量網路中找到最大的流。
LLL演算法（Lenstra-Lenstra-Lovaszlatticerection）——以格規約（lattice）基數為輸入，輸出短正交向量基數。
兩次篩法（QuadraticSieve）——現代整數因子分解演算法，在實踐中，是目前已知第二快的此類演算法（僅次於數域篩法NumberFieldSieve）。
RANSAC——是「RANdomSAmpleConsensus」的縮寫。該演算法根據一系列觀察得到的數據，數據中包含異常值，估算一個數學模型的參數值。
求解線性方程組（）——線性方程組是數學中最古老的問題，它們有很多應用，比如在數字信號處理、線性規劃中的估算和預測、數值分析中的非線性問題逼近等等。求解線性方程組，可以使用高斯—約當消去法（Gauss-Jordanelimination），或是柯列斯基分解（Choleskydecomposition）。
Q-learning學習演算法——這是一種通過學習動作值函數（action-valuefunction）完成的強化學習演算法，函數採取在給定狀態的給定動作，並計算出期望的效用價值，在此後遵循固定的策略。
Schönhage-Strassen演算法——在數學中，Schönhage-Strassen演算法是用來完成大整數的乘法的快速漸近演算法。其演算法復雜度為：O(Nlog(N)log(log(N)))，該演算法使用了傅里葉變換。
RSA——公鑰加密演算法。首個適用於以簽名作為加密的演算法。RSA在電商行業中仍大規模使用，大家也相信它有足夠安全長度的公鑰。
Strukturtensor演算法——應用於模式識別領域，為所有像素找出一種計算方法，看看該像素是否處於同質區域（homogenousregion），看看它是否屬於邊緣，還是是一個頂點。
單純型演算法（SimplexAlgorithm）——在數學的優化理論中，單純型演算法是常用的技術，用來找到線性規劃問題的數值解。
奇異值分解（Singularvaluedecomposition，簡稱SVD）——在線性代數中，SVD是重要的實數或復數矩陣的分解方法，在信號處理和統計中有多種應用，比如計算矩陣的偽逆矩陣（以求解最小二乘法問題）、解決超定線性系統（overdeterminedlinearsystems）、矩陣逼近、數值天氣預報等等。
維特比演算法（Viterbialgorithm）——尋找隱藏狀態最有可能序列的動態規劃演算法，這種序列被稱為維特比路徑，其結果是一系列可以觀察到的事件，特別是在隱藏的Markov模型中。