大数据领域常用的算法有：CART算法、K-Means算法、AdaBoost算法、C4.5算法、PageRank算法、Apriori算法、EM算法、SVM算法、朴素贝叶斯算法等。6.机器学习经典算法另外，机器学习中最经典的算法有决策树、随机森林算法、逻辑回归算法、SVM算法、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络算法、马尔可夫算法等。
大数据的核心算法有哪些？
算法是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果。简单的说，我们可以将算法视为一系列用于解决某个任务的步骤。大数据领域常用的算法有：CART算法、K-Means算法、AdaBoost算法、C4.5算法、PageRank算法、Apriori算法、EM算法、SVM算法、朴素贝叶斯算法等。
图像处理有哪些经典算法？
我的研究方向就是图像处理与计算机视觉，图像处理(image processing)是指使用计算机对图像进行各种加工分析来改善图像的外观，以达到所需结果的技术，一般指数字图像处理。处理的目的是使输出图像具有更好的效果，以便于人的观察，也是图像分析和图像识别做准备，此时图像处理是作为一种预处理步骤，主要包括图像几何变换，图像增强，图像去噪，图像压缩，图像复原，二值图像处理、图像分割以及特征提取等等。
下面我将简单介绍一下这几个方面以及用到的经典图像处理算法。1. 图像几何变换图像几何变换又称为图像空间变换，它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。主要包括平移、镜像、旋转以及缩放等等。这些操作就会用到一些插值算法，经典的插值算法主要有最近邻插值、双线性插值以及高阶插值算法。
2. 图像增强图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要信息的处理方法。处理的目的就是消除噪声来改善图像质量，主要包括空间域增强和频率域增强两种增强技术。空间域图像增强技术主要包括直方图修正、灰度变换增强、图像平滑化以及图像锐化等，经典的算法有通过直方图均衡化来增强图像对比度。
频率域增强主要通过某些变换手段，比如傅里叶变换、离散余弦变换以及小波变换等，在频率域对图像进行分析，经典的算法就是小波变换，应用很广泛。3. 形态学图像处理形态学，即数学形态学是图像处理中应用最为广泛的技术之一，其主要应用是从图像中提取对于表达和描绘区域形状有意义的图像分量。使后续的识别工作能够抓住目标图像最为本质的形状特征，茹边界和连通区域等。
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