在大数据时代，数据分析和挖掘成为了企业决策的重要支撑。大数据模型作为数据分析的核心工具，通过各种算法帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。面对种类繁多的算法，很多人可能会感到困惑：大数据模型的主要算法有哪些？本文将为您详细解读，并结合实际应用场景，帮助您更好地理解这些算法的重要性。
一、线性回归（Linear Regression）
1. 算法概述
线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习中的算法，主要用于预测数值型数据。它的基本思想是通过建立自变量和因变量之间的线性关系，找到一条最佳拟合直线来预测新的数据点。
2. 工作原理
线性回归通过最小化预测值与实际值之间的平方差之和（即最小二乘法），找到最佳的回归系数。公式表示为： [ y =
