隨著網際網路的不斷發展，大資料分析演算法讓眾多企業在使用者分析上獲得了很大的突破。今天，我們就一起來了解一下，資料分析領域常見的演算法都有哪些。
1.線性回歸
線性回歸可能是統計學和機器學習中知名和易理解的演算法之一。
由於**建模主要關注小化模型的誤差，或者以可解釋性為代價來做出準確的**。我們會從許多不同領域借用、重用和盜用演算法，其中涉及一些統計學知識。
線性回歸用乙個等式表示，通過找到輸入變數的特定權重(b)，來描述輸入變數(x)與輸出變數(y)之間的線性關係。
2.邏輯回歸
邏輯回歸是機器學習從統計領域借鑑的另一種技術。這是二分類問題的專用方法(兩個類值的問題)。
邏輯回歸與線性回歸類似，這是因為兩者的目標都是找出每個輸入變數的權重值。與線性回歸不同的是，輸出的**值得使用稱為邏輯函式的非線性函式進行變換。
邏輯函式看起來像乙個大s，並能將任何值轉換為0到1的範圍內。這很有用，因為我們可以將相應規則應用於邏輯函式的輸出上，把值分類為0和1(例如，如果if小於0.5，那麼輸出1)並**類別值。
3.線性判別分析
lda的表示非常簡單。它由你的資料的統計屬性組成，根據每個類別進行計算。對於單個輸入變數，這包括：
每類的平均值。
跨所有類別計算的方差。
4.分類和回歸樹
決策樹是機器學習的一種重要演算法。
決策樹模型可用二叉樹表示。對，就是來自演算法和資料結構的二叉樹，沒什麼特別。每個節點代表單個輸入變數(x)和該變數上的左右孩子(假定變數是數字)。
5.樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單但極為強大的**建模演算法。
該模型由兩種型別的概率組成，可以直接從你的訓練資料中計算出來：1)每個類別的概率;2)給定的每個x值的類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型就可以用於使用貝葉斯定理對新資料進行**。當你的資料是數值時，通常假設高斯分布(鐘形曲線)，以便可以輕鬆估計這些概率。
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