一、大数据三大算法？
1. 机器学习算法：决策树，支持向量机，神经网络，k-means聚类算法，AdaBoost；2. 推荐算法：协同过滤，内容推荐算法；3. 预测分析算法：时间序列分析，回归分析，决策树，深度学习。
二、数据挖掘十大算法？
1、蒙特卡罗算法
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
4、图论算法
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
7、网格算法和穷举法
8、一些连续离散化方法
9、数值分析算法
10、图象处理算法
三、opt算法例子？
opt算法是常见的置换算法之一。
进程运行时，先将7, 0, 1三个页面依次装入内存。进程要访问页面2时，产生缺页中断，根据最佳置换算法，选择第18次访问才需调入的页面7予以淘汰。
然后，访问页面0时，因为已在内存中所以不必产生缺页中断。访问页面3时又会根据最佳置换算法将页面1淘汰，依此类推。
四、数据分析十大算法？
1、蒙特卡罗算法
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
4、图论算法
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
7、网格算法和穷举法
8、一些连续离散化方法
9、数值分析算法
10、图象处理算法
五、补年限算法和例子？
案例一张某1988年1月1日进入单位，2009年4月30日因医疗期满被依法解除合同，期平均月工资为8000元。
案例二张某1988年1月1日进入单位，2009年4月30日因不能胜任被解除合同，其平均月工资为8000元。
六、组合算法公式例子？
组合的定义及其计算公式：从n个不同元素中，任取m(m≤n）个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合；从n个不同元素中取出m(m≤n）个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数。用符号 C(n,m) 表示。C(n,m)=A(n,m)/m！；C(n,m)=C(n,n-m）。（n≥m)
七、分治算法几个经典例子？
1. 分治算法有三个经典例子。2. 第一个例子是归并排序，它将一个大问题分解成两个小问题，分别排序后再合并起来，通过分治的思想实现了高效的排序算法。3. 第二个例子是快速排序，它通过选择一个基准元素将数组分为两部分，然后对每个部分进行递归排序，最后再将两部分合并起来。快速排序也是一种常用的排序算法。4. 第三个例子是二分查找，它通过将有序数组分成两部分，判断目标元素在哪一部分，然后在相应的部分中继续查找，通过不断缩小查找范围，最终找到目标元素。二分查找是一种高效的查找算法。5. 这些经典例子展示了分治算法的应用场景和解决问题的思路，同时也可以作为学习和理解分治算法的起点，进一步延伸到其他领域的问题求解。
八、scratch迭代算法的例子？
是重复执行某个代码块直到满足某个条件为止。比如，编写一个程序让一个角色向右移动，当角色到达屏幕边缘时停止移动。我们可以使用迭代算法实现这个功能。首先，在scratch中将角色向右移动的代码块放进一个重复块中，然后设置循环执行的条件为:"当角色没有到达屏幕边缘"。这样，重复块中的代码就会一直执行，直到角色到达屏幕边缘停止移动。通过这个例子可以看出，迭代算法是一个非常重要的编程概念，它可以帮助程序员编写更高效、更复杂的程序。
九、大数据算法？
是针对大数据的复杂性和规模性而设计的高效处理和分析算法。包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、模型构建和模型评估等多个步骤。常用的算法有聚类分析、决策树、关联规则挖掘、神经网络等。
十、数据降噪算法？
数据降噪是指在数据中存在噪声（如错误、干扰或异常值）情况下，通过一系列处理方法，将噪声从数据中去除或减少的过程。下面是一些常用的数据降噪算法：1. 均值滤波：计算数据点的邻域平均值，用于替代当前数据点的值，从而平滑数据。2. 中值滤波：计算数据点的邻域中位数，用于替代当前数据点的值，可以有效地去除椒盐噪声。3. 高斯滤波：将每个数据点替换为其邻域内的加权平均值，通过高斯核函数调整权重，可以有效地平滑数据。4. 小波变换去噪：利用小波变换的多尺度分解和重构特性，将数据分解为多个尺度的近似系数和细节系数，通过对细节系数的阈值处理，去除噪声。5. 基于统计学方法的去噪算法：如局部异常因子（LOF）、离群点检测算法等，通过统计学方法检测和剔除噪声数据。6. 基于机器学习算法的去噪算法：如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，通过训练模型来识别和去除噪声数据。7. 基于深度学习算法的去噪算法：如自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）等，通过使用神经网络模型学习噪声模式，并去除噪声。这些算法各有优劣，选择何种算法取决于噪声的特点以及应用场景的需求。
