人工智能論文：機器學習與大數(shù)據(jù)-預覽頁
【正文】 級：指導老師：2015年11月13日2機器學習與大數(shù)據(jù)摘 要大數(shù)據(jù)并不僅僅是指海量數(shù)據(jù)，而更多的是指這些數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的、殘缺的、無法用傳統(tǒng)的方法進行處理的數(shù)據(jù)。這個時候我們想到了機器學習。t have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received the attention.Keywords:Big Data。研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機器學習算法成為學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的話題。第2章 機器學習與大數(shù)據(jù)機器學習已成為新的邊緣學科并在高校形成一門課程。類比學習與問題求解結(jié)合的基于案例方法已成為經(jīng)驗學習的重要方向。[[] [J].，20140526，02版.]“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。另外，越來越多的設(shè)備包括傳感器，持續(xù)記錄觀察的數(shù)據(jù)可以作為訓練數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)集可以輕易地達到幾百TB。大數(shù)據(jù)的公開與分享成為大勢所趨，政府部門必須身先士卒，機構(gòu)組織的變革與全球治理成為必然的選擇。對機器學習的投資能夠深化任何對企業(yè)定制的大數(shù)據(jù)案例。自動化可以確保數(shù)據(jù)的采集，分析處理，同時，它對數(shù)據(jù)的顯示結(jié)果規(guī)制和事件驅(qū)動的履行和數(shù)據(jù)流一樣高速。如果日志數(shù)據(jù)模式無法以預告方式作出精確定義，那么非監(jiān)督性強化學習機制可能更為適合。隨著大數(shù)據(jù)時代各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過機器學習高效地獲取知識，已逐漸成為當今機器學習技術(shù)發(fā)展的主要推動力。第5章 結(jié)束語大數(shù)據(jù)具有屬性稀疏、超高維、高噪聲、數(shù)據(jù)漂移、關(guān)系復雜等特點,導致傳統(tǒng)機器學習算法難以有效處理和分析
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