大数据背景下的机器学习算法应用研究

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摘要大数据背景下，机器学习和数据分析是利用大数据为人类服务的重要手段。本文阐述了机器学习算法的使用步骤、特征维度的提取方法、特征模型建立的理论支撑，以及模型融合所占的权重。针对当前大数据下机器学习算法的关键技术，对其发展前景进行了展望。

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	童莲

关键词 ：大数据, 机器学习, 特征维度, 模型建立, 模型融合

Abstract：In the era of big data, machine learning and data analysis are important means of using big data to serve mankind. The steps of machine learning algorithm, the extraction method of feature dimension, the theoretical support of feature model establishment and the weight of model fusion are described. Aiming at the key technology of machine learning algorithm in big data era, the development prospect of machine learning algorithm is prospected.

Key words： big data machine learning feature dimension model establishment model fusion

年卷期日期: 2018-09-10 出版日期: 2018-09-10

TP391

作者简介: 童莲（1985－），女，江苏扬州人，硕士，工程师，研究方向为大数据、机器学习。

引用本文:

童莲. 大数据背景下的机器学习算法应用研究[J]. 电脑与电信, 2018, 1(9): 29-31.
TONG Lian. Research and Application of Machine Learning in Big Data. Computer & Telecommunication, 2018, 1(9): 29-31.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2018/V1/I9/29

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