机器学习一般根据处理的数据是否存在人为标注可分为监督学习和无监督学习。因此，监督学习的根本目标是训练机器学习的泛化能力。总之，机器学习就是计算机在算法的指导下，能够自动学习大量输入数据样本的数据结构和内在规律，给机器赋予一定的智慧，从而对新样本进行智能识别，甚至实现对未来的预测。机器学习的一般流程如图6-1所示。......
2023-06-28
基于大数据技术的机器学习算法应用分析
【摘要】：Hadoop可编写和运行分布式应用以及处理大规模数据，Mahout为一些机器学习算法框架库，但Mahout基于MapReduce计算框架，不适合处理迭代算法。因此，基于Spark和Hadoop框架结合的机器学习算法，要解决Mahout在应用迭代算法处理数据时消耗资源过多和系统整体性能下降的缺陷，提高数据处理分析的速度。基于MapReduce框架编写的Mahout机器学习库，使用HDFS技术在云基础架构上能够满足对大数据的存储要求，但I／O资源消耗过大造成系统整体性能降低［155］。
Hadoop可编写和运行分布式应用以及处理大规模数据，Mahout为一些机器学习算法框架库，但Mahout基于MapReduce计算框架，不适合处理迭代算法。基于内存的Spark框架在大数据处理领域具有关键的作用，Spark读写过程都是基于内存的，减少了I／O转换时间的消耗，提高了运算速度。Spark技术是开源集群计算系统，是基于内存计算的，在进行数据分析时速度快。Hadoop能通过移动计算到这些存放数据的机器上，从而提高效率。因此，基于Spark和Hadoop框架结合的机器学习算法，要解决Mahout在应用迭代算法处理数据时消耗资源过多和系统整体性能下降的缺陷，提高数据处理分析的速度。机器学习是人工智能的核心，是多领域交叉学科融合，能够利用自我学习算法对人类的学习行为进行模拟或者实现人类的学习行为。
机器学习通过自我学习算法可以对原有的知识结构进行重新组织，从而获得新的知识和新的性能。机器学习是通过对机器模拟人类学习活动的研究，对现有知识进行理解，并获取新的知识和新的技能。数据量规模越来越大，原有的单机计算机系统已经不能够满足对大数据进行数据分析的需求，因此云计算技术应运而生。基于MapReduce框架编写的Mahout机器学习库，使用HDFS技术在云基础架构上能够满足对大数据的存储要求，但I／O资源消耗过大造成系统整体性能降低［155］。(www.chuimin.cn)
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Spark+Hadoop机器学习算法在基因表详细阅读
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2023-11-21
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机器学习模型数据源分析详细阅读
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2023-07-31
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聚类分析：机器学习中的热点技术详细阅读
聚类分析是一种原理简单、应用广泛的机器学习技术。聚类分析已成为机器学习研究中的一个热点。图6-3k-均值聚类算法步骤示例k-中心点聚类k-中心点算法与k-均值算法在原理上十分相近，它是针对k-均值算法易受极值影响这一缺点的改进算法。以密度聚类算法来详细说明，该方法将“簇”看作是数据空间中被低密度区域分割开的“稠密区域”，即密度相连样本点的最大集合。图6-7期望最大化聚类算法步骤示例......
2023-06-28
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2023-11-21
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聚类分析算法及应用-大数据挖掘技术在医药领域详细阅读
聚类分析的算法可以分为划分的方法、层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等，其中，前两种方法最常用。图4-6层次聚类法示例4.基于网格的方法基于网格的聚类方法采用一个网格数据结构，把对象空间量化为有限数目的单元，形成了一个网格结构。......
2023-11-08
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基于兴趣点的匹配算法在视觉测量技术中的应用详细阅读
此时，采用前述的外极约束能使整个匹配过程得以简化。不仅如此，上述两个特征点的幅值和方向也应该保持一致。进行匹配算法1）从左特征点图像的第iL行的现行列位置开始，找到下一个待匹配的特征点PLi。如果需要的话，也可引入顺序约束以进一步减少匹配运算。上述过程不断进行直到在右图像上找到具有最大一致性的特征点为止，并将其定为PLi的对应点PRi。显然，该PRi的列指标由jR指示。3）进行行终止检查。......
2023-11-24
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基于聚类的全局特异数据挖掘算法详细阅读
设某一属性的所有值的数据集为S，其平均值为Smean。根据这些想法，提出一种基于聚类的全局特异数据挖掘方法。构架仍由挖掘特异属性和挖掘特异记录两个层次构成。从原则上讲可以采用任何基于距离的聚类算法对S进行聚类，采用的聚类算法的效果好，可以减少后续的计算量。图3.2SimC聚类算法可以看出，k是控制聚类半径Cd的。现在根据式（3.9）计算每个类的特异因子，记为CPF。显然，CPF越小的类，其中的元素是特异数据的可能性越小。......
2023-06-16
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