大数据下的机器学习算法综述.pdf

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1、大数据下的机器学习算法综述 近年来，大数据的快速发展使得机器学习的研究有了深远的影响。机器学习是一种让计算机在不明示编程的情况下，通过经验获得知识和技能的技术，这也是根据大数据中发现规律，进行决策分析支持发展的要素。本文将从大量数据情况下机器学习算法的发展过程、适用领域和相关研究方法等方面对机器学习算法进行综述，进一步展示其在大数据技术中的重要作用。大数据技术的发展，带来了机器学习的研究需求，研究者试图使机器学习技术适应大量的数据，发展出更强大的算法和模型。现阶段机器学习算法主要包括支持向量机、决策树、K 近邻、朴素贝叶斯算法、神经网络、协同过滤和集成算法等。这些算法在具体分析时扮演着不同的作

2、用，能够结合各自的优势，有效地处理大数据问题，应用领域也不断增多。支持向量机是基于核函数技术的一种分类方法，其核函数利用投影让原始特征空间转换到一个新的空间，在新的特征空间中，某类数据可以正确地分开。此外，支持向量机还利用数据中的噪声估计来确定正则化参数，以减少过拟合的可能性，因此在大数据集中应用高效。决策树是以树状结构表示的学习分类模型，能够在大数据集中发挥效用。通过分类特征及其对应的属性值，不定期地将数据集规模缩小，直到所有分类特征归类完毕，即可提取有效的结果。K 近邻是一种常用的机器学习分类算法，基于实例的学习，即基于一组已知的数据，根据用户提供的查询点，找出其最近邻的点，以为最后分类提

3、供支持。K 近邻算法容易实施，可以很好地处理大规模数据。朴素贝叶斯是一种规则学习算法，主要用于多分类问题，学习问题中某一类变量的特征，基于大数据集，利用概率来进行分类，效果非常理想。神经网络是近几年得到了广泛使用的一种深度学习算法，在监督学习和无监督学习中有很高的表现，是处理包含有大量变量的数据的理想方法，通过层层抽象细分，可以将任务分解为若干小任务，是非常强大的解决基于大数据的分析问题的算法。此外，协同过滤和集成算法也因其处理大数据的高效性、全面性和准确性，而受到广泛的应用。协同过滤是一种基于用户行为的推荐技术，能够准确地解决大规模数据系统中的推荐问题，从而获得良好的应用效果。集成算法是将多种机器学习模型结合起来，充分发挥各自的优势，使得分析精度进一步提升，可以实现海量大数据的分析。综上所述，当前机器学习算法非常适用于大数据分析，而大数据技术的发展为机器学习技术发展提供了极大的便利，涌现出越来越多的机器学习算法。灵活的算法，丰富的领域应用以及更加先进的方法也正在不断被探索，从而成为工程实现的可能。