大数据是一个很广的概念，并没有大数据算法这种东西，您估计想问的是大数据挖掘的算法：1.朴素贝叶斯超级简单，就像做一些数数的工作。

如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。

即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。

2. 回归LR有很多方法来对模型正则化。

比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。

与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。

3.决策树DT容易理解与解释。

DT是非参数的，所以你不需要担心野点和数据是否线性可分的问题，此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好，且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。

4.支持向量机很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。

SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。

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