KDnuggets调查|数据科学家最常用的10种算法

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最新的KDnuggets调查统计了数据科学家们实际工作中最常使用的算法，在大多数学术和产业界，都有惊人发现哦！


根据Gregory Piatetsky, KDnuggets，最新的调查问题是：在最近的12个月中，你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法？


于是就有了以下基于844份答卷的结果。



◆ ◆ ◆

排名前十的算法和它们在投票者中所占比例





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图1：数据科学家最常用的10大算法，所有算法见文末表格



每个受访者平均用到了8.1种算法，这相比于 2011 的相似调查显示的结果有了巨大的增长。



相比2011年对数据分析算法的调查，我们注意到最常用的方法仍然是回归，聚类，决策树/规则以及可视化。比例增幅最大的是（增幅=%2016/%2011 -1）：



Boosting算法，提升了40%。由2011年的23.5%提升倒2016年的40%

文本挖掘（Text Mining），提升了30%。从27.7%提升到35.9%

可视化（Visualization），提升了27%。从38.3%提升到48.7%

时间序列/序列分析（Time series/Sequence analysis），提升了25%。从29.6%提升到37.0%

异常检测（Anomaly/Deviation detection），提升了19%，从16.4%提升到19.5%

组合方法（Ensemble methods），提升了19%，从28.3%提升到33.6%

支持向量机（SVM），提升了18%，从28.6%提升到33.6%

回归（Regression），提升了16%，从57.9%提升到67.1%
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