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、c语言数据结构算法的特点？
C语言中的算法是指为解决某个特定问题而采取的确定且有限的步，主要的五个特性是：有穷性、确定性、可行性、有0个或多个输入、有一个或多个输出。
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、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。
六、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。
七、bbr算法特点？
BBR（Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time）算法是一种拥塞控制算法，具有以下特点：1. 基于机器学习：BBR算法利用机器学习方法，通过观察网络传输的性能指标，如带宽和往返时延等，来推测网络的瓶颈带宽和传播时延。2. 主动探测瓶颈：BBR算法不仅被动地根据网络的反馈情况进行调整，还会主动发送探测数据包，来评估当前的网络带宽和时延条件，并根据评估结果进行调整，以提高传输的效率。3. 高带宽利用和低延迟：BBR算法在网络瓶颈带宽允许的情况下，尽力提高数据传输的带宽利用率，可以使得网络吞吐量得到最大化。同时，它也能保持较低的往返时延，从而提供更快的网络响应。4. 公平共享带宽：BBR算法能够公平地共享网络带宽，不会因为某个连接的传输速率高而占用大量带宽，从而影响其他连接的传输。5. 自适应控制：BBR算法能够根据网络条件的变化，自动调整拥塞窗口大小和发送速率，以适应网络的动态变化，提供稳定的传输性能。总之，BBR算法是一种基于机器学习的主动探测和自适应控制的拥塞控制算法，具有高带宽利用率、低延迟和公平共享带宽的特点，能够提供更好的网络传输性能。
八、rabin算法特点？
Rabin算法特点如下：
1、Rabin算法既可以看成是RAS算法的一个特例，也可以看成对RSA算法的一个修正。
2、Rabin算法是一个被证明其破解难度正好等价于大整数分解的公钥密码算法，它是第一个可证明安全的公钥密码算法
3、Rabin算法的安全性基于求解合数模下的平方根的困难性
九、catmullrom算法特点？
Catmull-Rom算法保证两点：
1、点Pi 的一阶导数等于Pi+1 - Pi-1，即点Pi 的切向量和其相邻两点连线的切向量是平行的；
2、穿过所有Pi 点。这是与贝塞尔曲线的最大区别，正因为这样的特性，使得Catmull-Rom算法适于用作轨迹线算法。
算法要求特点：
有一系列路径点
路径点大于4个
想要在路径点之间插值生产若干个路径点
生成的轨迹是平滑的。
十、cubic算法特点？
Cubic算法是一种网络拥塞控制算法，它的特点是可以在网络拥塞时快速响应并降低传输速率，同时在网络畅通时可以快速适应并增加传输速率，从而保持网络的高效稳定性。
Cubic算法使用了三次函数来描述网络拥塞窗口的增长，具有较强的自适应性和稳定性，适用于高延迟、高丢包率的网络环境。与TCP Reno相比，Cubic算法能够更快地适应网络变化，提高了传输效率和用户体验。
